Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están transformando la forma en que las empresas manejan la productividad, especialmente en el ámbito de la respuesta a preguntas. Estas herramientas pueden ser potenciadas por diversas arquitecturas, incluidas técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo agentivos y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) ajustados. Sin embargo, el despliegue exitoso de asistentes de IA fiables depende de una base sólida de datos verídicos y de un marco de evaluación robusto.
En el mundo de la IA, los datos de referencia son aquellos que se consideran fácticos, representando el resultado esperado para el sistema en desarrollo. Estos datos verídicos son esenciales para evaluar de manera determinística la calidad de los sistemas de IA generativa. Al proporcionar un benchmark contra el cual medir, estas referencias personalizadas permiten rastrear el rendimiento a lo largo del tiempo y comparar diferentes asistentes realizando la misma tarea.
Mediante métricas como el Conocimiento Factual y la Precisión de QA de FMEval, la generación y evaluación de datos verídicos están íntimamente ligadas. La implementación de dichas métricas asegura que se mantenga la más alta calidad en la medición de respuestas frente a los datos verídicos.
Este análisis detalla las mejores prácticas para aplicar LLMs en la generación de datos verídicos, evaluando asistentes de respuesta a preguntas a escala empresarial con FMEval, una suite de Amazon SageMaker Clarify. Esta herramienta ofrece métricas estandarizadas para evaluar la calidad y responsabilidad de las respuestas generadas.
El proceso inicia con la curación humana de un conjunto pequeño y de alto contenido señalizador de preguntas y respuestas, preparado por especialistas del caso de uso. Este paso es crucial para alinear datos cruciales desde el inicio del proceso de evaluación, fomentando conversaciones sobre qué preguntas son esenciales medir en el negocio.
Para escalar la generación y curación de datos verídicos, se recomienda un enfoque basado en riesgos y estrategias con prompts utilizando LLMs. Sin embargo, la intervención de expertos sigue siendo necesaria. Estos deben identificar las preguntas clave para el negocio y alinear los datos verídicos con el valor empresarial, asegurando un proceso «humano en el bucle».
La generación de datos debe representar mínimamente la respuesta verídica, asegurando que las métricas de evaluación se ajusten a las expectativas del negocio. Este enfoque es fundamental para evaluar eficazmente la calidad y responsabilidad de los asistentes a través de FMEval.
Esta metodología proporciona a las organizaciones un camino claro para construir y evaluar asistentes de inteligencia artificial generativa, asegurando que están preparados para competir en un mercado dinámico y en constante cambio.
