La inteligencia artificial generativa (IA), y en particular las soluciones de Recuperación Aumentada por Generación (RAG por sus siglas en inglés), están demostrando rápidamente su vasto potencial para transformar las operaciones empresariales. Los modelos RAG, que combinan sistemas de recuperación de información con la generación avanzada de lenguaje natural, permiten obtener resultados más precisos y contextualmente informativos. Desde la automatización de interacciones con clientes hasta la optimización de procesos backend, estas tecnologías no solo apoyan a los negocios, sino que los están transformando activamente.
En este contexto, las empresas se enfrentan al desafío de elegir la solución RAG más adecuada para sus necesidades—a menudo invirtiendo mucho tiempo en el proceso de evaluación debido a la rápida evolución de la tecnología. Ahora, Amazon Q Business, una solución de asistente de IA generativa totalmente gestionada, promete simplificar este proceso. Amazon Q Business permite a los empleados acceder al conocimiento y datos propios de la empresa, acelerando la construcción de aplicaciones de IA generativa y reduciendo el tiempo de desarrollo de meses a horas.
Sin embargo, es esencial evaluar adecuadamente los resultados de Amazon Q Business. Para ello, se propone un marco de evaluación bien definido, que utiliza la fuente de datos privada de la empresa y expertos en la materia para medir el desempeño de la aplicación de IA generativa en términos cuantitativos, asegurando que los resultados no solo sean relevantes sino también adaptados a las particularidades y requisitos específicos del negocio.
El marco de evaluación incluye dos enfoques distintos:
Evaluación Automatizada: Utiliza medidas cuantitativas con marcos populares como Ragas, que emplea un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) como juez. Aunque este método facilita la evaluación automatizada, no captura la complejidad total de la generación de lenguaje humano ni los matices contextuales de dominios específicos, especialmente en aplicaciones que manejan datos propietarios.
- Evaluación con un Humano en el Bucle (HITL): Este método es más adecuado para tareas que requieren una comprensión profunda del dominio, proporcionando retroalimentación cualitativa y evolución de las soluciones de IA generativa con detalles intrincados y conocimiento especializado. Aunque más costoso y demandante en recursos, HITL es crucial para aplicaciones que requieren un entendimiento profundo y matizado.
En la evaluación de Amazon Q Business, se consideran varias métricas clave como la robustez, la completitud semántica, la veracidad, la relevancia del contexto y la precisión. Para aplicaciones empresariales, integrando diferentes tipos de documentos—desde manuales y guías de productos hasta correos electrónicos y documentos financieros—mejora su efectividad. Identificar la fuente de datos correcta es crucial considerando la sensibilidad de los datos y las integraciones necesarias.
El marco de evaluación también recomienda diseñar consultas que utilicen un enfoque RAG para el descubrimiento y análisis del conocimiento, desde preguntas simples de precisión hasta consultas complejas que requieren inferencias y sensibilidad ética. Las métricas de rendimiento se resumen calculando la puntuación promedio para cada métrica, lo cual es útil para identificar fortalezas y debilidades, generar confianza en los usuarios y facilitar la toma de decisiones.
Para operacionalizar este marco y garantizar su consistencia, se sugiere una arquitectura de solución utilizando servicios de AWS como AWS Batch, Amazon DynamoDB y AWS Lambda para gestionar el flujo de evaluación. Si los resultados muestran métricas bajo el umbral esperado, se pueden realizar mejoras en los mecanismos de recuperación, comandos, limpieza de datos y relevancia contextual para asegurar la calidad y pertinencia de las soluciones de IA generativa.
En conclusión, el artículo proporciona un enfoque detallado para evaluar Amazon Q Business, comenzando por la selección de un caso de uso, la preparación de datos, y la utilización de métricas específicas con una metodología humana en el bucle. Con este marco y la arquitectura presentada, Amazon Q Business puede ayudar a las empresas a iniciar su viaje de transformación con IA generativa de manera eficiente y efectiva.
