En un contexto donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, Amazon ha dado un paso adelante al presentar un nuevo marco de evaluación para su solución de generación aumentada de recuperación, conocido como Amazon Q Business. Este servicio, pensado para facilitar que las empresas utilicen sus propios datos sin la necesidad de manejar modelos de lenguaje complejos, ha sido minuciosamente desmenuzado en un reciente artículo centrado en su arquitectura de solución y los métodos de evaluación necesarios para asegurar resultados confiables y precisos.
El artículo expone dos enfoques distintos para implementar este marco de evaluación. El primero, un flujo de trabajo de evaluación integral, se sirve de AWS CloudFormation para permitir a los usuarios desplegar rápidamente una aplicación de Amazon Q Business. Esta viene equipada con acceso de usuario, una interfaz personalizada y la infraestructura necesaria para llevar a cabo la evaluación. La segunda opción es una solución más ligera, que utiliza AWS Lambda. Esta está pensada para quienes ya cuentan con una aplicación de Amazon Q Business, facilitando una evaluación más ágil de la precisión de la aplicación.
La evaluación de Amazon Q Business no está exenta de desafíos, particularmente debido a la integración de componentes de recuperación y generación. Los puntos focales a evaluar incluyen la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas. El artículo menciona métricas claves como el «recall del contexto», «precisión del contexto», «relevancia de las respuestas» y «veracidad», cada una con un impacto significativo en la satisfacción y la confianza del usuario en el sistema.
Para llevar a cabo la evaluación, se pueden emplear métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos se encargan de analizar manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o bien la evaluación asistida por modelos de lenguaje, que ofrece una mayor automatización del proceso. Ambos enfoques presentan sus ventajas y limitaciones, y la elección entre uno u otro puede influir notablemente en los resultados obtenidos.
El artículo también proporciona una guía exhaustiva sobre cómo implementar el marco de evaluación, incluyendo un proceso paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y subir conjuntos de datos para evaluar la solución. Se aborda tanto la implementación técnica como las estrategias para mejorar métricas clave mediante ajustes en la recuperación de datos, especificidad de las consultas y validación de la información.
Finalmente, se resalta la importancia de limpiar la infraestructura desplegada para evitar costos adicionales y se enfatiza la necesidad de continuar optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para satisfacer eficazmente las necesidades empresariales. Con este nuevo marco de evaluación, Amazon muestra su firme compromiso en asegurar que sus soluciones de inteligencia artificial sean precisas, útiles y confiables para las organizaciones que las adopten.
