Las organizaciones que desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial (IA), especialmente aquellas que combinan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), se enfrentan a un desafío crucial: evaluar eficazmente los resultados de la IA durante todo el ciclo de vida de una aplicación. A medida que estas tecnologías se adaptan y adoptan con más frecuencia, mantener una calidad y un rendimiento consistentemente altos se vuelve más difícil.
Los métodos convencionales para evaluar la IA presentan notables deficiencias. La evaluación humana, aunque detallada, resulta ser un proceso costoso y lento. Por su parte, las métricas automatizadas cuentan con la ventaja de ser rápidas y económicas, pero se limitan a cuantificar la corrección de una respuesta sin profundizar en otras dimensiones importantes ni proporcionar explicaciones sobre los posibles problemas. Este desafío es aún mayor en aplicaciones de generación abierta o sistemas RAG, donde la idea de una «respuesta correcta» es difícilmente definible. Además, métricas tradicionales como ROUGE y F1 pueden inducir a error, favoreciendo similitudes lingüísticas superficiales entre la respuesta esperada y la proporcionada por el modelo, aunque su significado difiera sustancialmente.
Para superar estos obstáculos, Amazon Bedrock ha introducido dos novedosas capacidades: la funcionalidad «LLM-as-a-judge» (LLMaaJ) dentro de las Evaluaciones de Amazon Bedrock y una herramienta de evaluación RAG para las Bases de Conocimiento. Estas herramientas utilizan la tecnología de grandes modelos lingüísticos como árbitro, adaptando sus métodos según el tipo de modelo o aplicación RAG a evaluar. Las nuevas funcionalidades permiten una evaluación rápida y compleja, similar a la que realizaría un ser humano, y ofrecen a las organizaciones la posibilidad de:
– Evaluar resultados de modelos de IA en una variedad de tareas y contextos.
– Analizar múltiples dimensiones del rendimiento de la IA simultáneamente.
– Examinar de manera sistemática la calidad tanto de recuperación como de generación en sistemas RAG.
– Escalar evaluaciones a miles de respuestas sin comprometer la calidad.
Estas herramientas se integran fácilmente en el ciclo de vida del desarrollo de IA, brindando a las organizaciones el poder de mejorar la calidad de los modelos y aplicaciones, fomentar prácticas de IA responsables y tomar decisiones informadas sobre la selección y despliegue de modelos. El enfoque principal de esta innovación reside en la evaluación RAG mediante las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, que ofrece una guía detallada para configurar la funcionalidad, evaluar prompts y respuestas, y aplicar las mejores prácticas.
Al implementar estas características, las organizaciones interesadas pueden esperar una simplificación en la garantía de calidad de la IA, lo que conduce a un desarrollo más eficiente y seguro de aplicaciones RAG. Este avance refuerza la capacidad de las empresas para mantenerse a la vanguardia en un campo tecnológicamente avanzado y en constante evolución.
