Predicción Conformal: Garantizando una Recuperación Confiable del Contexto

A medida que los sistemas de IA se vuelven más avanzados, es fundamental garantizar que sus predicciones sean precisas y fiables, especialmente en ámbitos de alto riesgo como la sanidad, las finanzas y la asistencia jurídica. La predicción conformal es un método de cuantificación de la incertidumbre que complementa técnicas de recuperación como la búsqueda por similitud de Pinecone, permitiendo a los sistemas filtrar resultados con niveles de confianza mensurables. Este artículo explica la predicción conformal, la compara con la búsqueda por similitud e ilustra su aplicación práctica con código Python.

¿Qué es la predicción conformal?

La Predicción Conformal es un marco estadístico que proporciona intervalos o regiones de confianza para las predicciones, garantizando que sean precisas dentro de un nivel de confianza especificado por el usuario (por ejemplo, 90%). A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático, que generan predicciones deterministas o probabilidades, la Predicción Conformal añade una capa de cuantificación de incertidumbre mediante la calibración con datos históricos.

Características principales:

1. Calibración: Se basa en datos históricos o de validación para calcular los intervalos de predicción.
2. Modelo-agnóstico: Se puede aplicar a cualquier modelo ML o AI.
3. Controlado por la confianza: Permite a los usuarios ajustar el nivel de confianza (por ejemplo, 90%, 95%).

La predicción conformal puede ayudar a filtrar los documentos recuperados para garantizar que cumplen un umbral de fiabilidad en el contexto de la recuperación de información.

¿Qué es la búsqueda de similitud de Pinecone?

Pinecone es una base de datos vectorial diseñada para realizar búsquedas de similitud eficientes. Recupera los puntos de datos más relevantes (por ejemplo, documentos, contextos) comparando las incrustaciones de la consulta con las incrustaciones indexadas basándose en la similitud del coseno u otras métricas de distancia.

Cómo funciona:

1. Indexación: Los vectors embeddings se almacenan en el índex de Pinecone.
2. Consulta: Cuando se envía una consulta, se incrusta y se compara con los vectores almacenados.
3. Clasificación: Los resultados se clasifican por similitud.

Aunque la búsqueda por similitud recupera resultados relevantes de forma eficiente, no cuantifica la certeza o fiabilidad de esos resultados. Ahí es donde entra en juego la predicción conforme.

Diferencia entre Similarity Search y la Predicción Conformal

La combinación de ambos permite crear sistemas de IA robustos que recuperan la información pertinente y garantizan su fiabilidad.

¿Por qué utilizar la predicción conformal?

1. Cuantificación de la incertidumbre: Añade una capa de confianza a las predicciones.
2. Aplicaciones de alto riesgo: Ideal para dominios en los que los errores pueden ser costosos.
3. Mejora de la toma de decisiones: Garantiza que sólo los datos de alta fiabilidad informan el resultado final.
4. Transparencia: Indica cuándo el sistema no puede proporcionar respuestas fiables.

Ejemplos de código: Integración de Pinecone y Conformal Prediction

A continuación, demostramos cómo combinar la búsqueda de similitud Pinecone con la Predicción Conformal para garantizar resultados de alta confianza.

1. Configuración de Pinecone

import pinecone
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

2. Calibración de la predicción conformal
   Utilizar puntuaciones históricas de similitud para determinar un umbral de confianza.

import numpy as np

# Example calibration scores from past queries
calibration_scores = [0.95, 0.87, 0.78, 0.92, 0.81, 0.85, 0.89]
# Define confidence level (e.g., 90%)
confidence_level = 0.9
# Calculate the threshold for the given confidence level
confidence_threshold = np.quantile(calibration_scores, 1 - confidence_level)
print(f"Calibrated confidence threshold: {confidence_threshold:.2f}")

# Initialize Pinecone
pinecone.init(api_key="your-pinecone-api-key", environment="us-west1-gcp")
index_name = "index_1"
index = pinecone.Index(index_name)
# Embed a query
embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
query = "What are the symptoms of a heart attack?"
query_vector = embedding_model.embed_query(query)
# Perform similarity search
results = index.query(vector=query_vector, top_k=5, include_metadata=True)
print("Results from similarity search:")
for match in results["matches"]:
    print(f"Score: {match['score']:.2f}, Context: {match['metadata']['context']}")

3. Filtrado de resultados con predicción conformal
   Filtrar los resultados en función del umbral de confianza calibrado.

# Apply the conformal prediction threshold
reliable_results = [
    match for match in results["matches"] if match["score"] >= confidence_threshold
]

# Display reliable results
if reliable_results:
    print("Reliable results:")
    for match in reliable_results:
        print(f"Score: {match['score']:.2f}, Context: {match['metadata']['context']}")
else:
    print("No reliable context found. Please refine your query.")

Ejemplo basado en consultas: Flujo de trabajo integral

He aquí un ejemplo completo que integra la búsqueda por similitud, la predicción conformal y un modelo lingüístico para responder a las consultas.

from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain

# Define the QA chain
qa_chain = load_qa_chain(llm="your-llm")
# Filter results with conformal prediction
if reliable_results:
    contexts = " ".join([match["metadata"]["context"] for match in reliable_results])
    response = qa_chain.run({"context": contexts, "question": query})
    print(f"Answer: {response}")
else:
    print("No reliable results found to generate an answer.")

Ventajas de este enfoque

1. Relevancia con búsqueda por similitud: Pinecone garantiza la recuperación de contextos relevantes.
2. Fiabilidad con predicción conformal: Filtra los contextos para garantizar la fiabilidad.
3. Integración perfecta: Funciona bien en pipelines para sistemas de control de calidad o motores de recomendación.

Conclusión

Aunque la búsqueda por similitud garantiza resultados relevantes, puede recuperar contextos que no sean lo bastante fiables para la toma de decisiones. La predicción conformal mejora estos sistemas cuantificando la incertidumbre y filtrando los resultados en función de umbrales de confianza. Este doble enfoque es especialmente valioso en ámbitos que requieren gran precisión y fiabilidad, como el triaje médico o el análisis jurídico.

Mediante la aplicación de las técnicas y los ejemplos que aquí se describen, los desarrolladores pueden crear sistemas de IA sólidos y fiables que van más allá de la relevancia para ofrecer perspectivas procesables y fiables.