En un entorno donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, Amazon ha lanzado un novedoso marco de evaluación para su solución de generación aumentada de recuperación denominada Amazon Q Business. Este servicio busca simplificar para las empresas el uso de sus propios datos sin la necesidad de tratar con complicados modelos de lenguaje. Un reciente artículo detalla la arquitectura de la solución y los métodos de evaluación necesarios para asegurar resultados precisos y de confianza.
El artículo explora dos enfoques distintos para implementar el marco de evaluación. El primero es un flujo de trabajo de evaluación integral que utiliza AWS CloudFormation, lo cual permite a los usuarios desplegar rápidamente una aplicación de Amazon Q Business con acceso de usuario, una interfaz personalizada y la infraestructura necesaria para la evaluación. El segundo enfoque es una solución ligera basada en AWS Lambda, que se adapta para aquellos que ya cuentan con una aplicación de Amazon Q Business, permitiendo evaluar la precisión de manera más ágil.
La evaluación de Amazon Q Business conlleva varios desafíos, especialmente por la integración de componentes de recuperación y generación. Entre los factores evaluados se encuentran la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas. Se mencionan métricas clave como el «recall del contexto», «precisión del contexto», «relevancia de las respuestas» y «veracidad», cada una influyendo en la satisfacción y confianza del usuario.
El proceso de evaluación puede realizarse mediante el método «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos verifican manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o a través de evaluación asistida por modelos de lenguaje, lo que permite una automatización mayor del proceso. Ambas alternativas tienen sus pros y contras, y la elección del método puede afectar significativamente los resultados obtenidos.
El artículo también proporciona una guía detallada para implementar el marco de evaluación, ofreciendo un recorrido paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y subir conjuntos de datos para evaluar la solución. No solo se aborda la implementación técnica, sino también las estrategias para mejorar métricas clave mediante ajustes en la recuperación de datos, especificidad de las consultas y validación de la información.
Al concluir, se subraya la importancia de eliminar la infraestructura desplegada para evitar costos adicionales y se destaca la necesidad de seguir optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para que cumplan eficazmente con las necesidades de las empresas. Este nuevo marco de evaluación refleja el compromiso de Amazon con la precisión, utilidad y fiabilidad de sus soluciones de inteligencia artificial para las organizaciones que las adoptan.
