Las organizaciones que desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial (IA), especialmente aquellas que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) junto a sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), se enfrentan a un desafío cada vez más relevante: la evaluación efectiva de los resultados de la IA a lo largo del ciclo de vida de estas aplicaciones. Con el creciente avance y aceptación de estas tecnologías, mantener un nivel constante de calidad y rendimiento se vuelve cada vez más complejo.
Los métodos tradicionales para evaluar la inteligencia artificial presentan importantes limitaciones. La evaluación humana, aunque detallada, suele resultar costosa y tediosa cuando se necesita escalar. Por otro lado, las métricas automatizadas, aunque más rápidas y rentables, sólo llegan a cuantificar la corrección de una respuesta de IA, sin poder capturar otras dimensiones evaluativas ni detallar problemáticas subyacentes. Además, estas métricas automatizadas requieren datos de verdad objetiva, los cuales son complicados de obtener para muchas aplicaciones de IA. Esto es especialmente desafiante en contextos de generación abierta o en sistemas de tipo RAG, donde es prácticamente imposible definir una única respuesta correcta. Las métricas comunes como ROUGE y F1 pueden resultar insuficientes, ya que a menudo detectan similitudes lingüísticas superficiales entre la respuesta correcta y la del modelo, ignorando diferencias significativas en el significado real.
Para hacer frente a estos retos, Amazon Bedrock ha lanzado recientemente dos nuevas capacidades: la funcionalidad «LLM-as-a-judge» (LLMaaJ) bajo las Evaluaciones de Amazon Bedrock y una herramienta específica de evaluación para aplicaciones RAG con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock. Estas nuevas capacidades utilizan la tecnología de LLM como evaluador, permitiendo una evaluación más matizada y veloz que se asemeja a la realizada por un humano. Esto permite a las organizaciones evaluar de forma sistemática las salidas de varios modelos de IA en distintos contextos y tareas, evaluar diversas dimensiones del rendimiento de la IA al mismo tiempo, y mantener la calidad tanto en la recuperación como en la generación en sistemas RAG.
Estas funcionalidades demuestran una integración sin problemas en el ciclo de vida del desarrollo de IA, capacitando a las organizaciones para mejorar la calidad de sus modelos y aplicaciones, y apoyar prácticas responsables en IA. Además, facilitan la toma de decisiones basadas en datos sobre la selección de modelos y el despliegue de aplicaciones.
El foco de este avance se sitúa en la evaluación de sistemas RAG con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, proporcionando una guía sobre su configuración, y ofreciendo mejores prácticas para evaluar los prompts y las respuestas. Al final de este proceso, se espera que los usuarios comprendan cómo las últimas características de evaluación de Amazon Bedrock pueden simplificar el enfoque hacia la garantía de calidad en IA, permitiendo un desarrollo de aplicaciones RAG más eficiente y seguro.
