En el dinámico mundo de la tecnología, las aplicaciones de inteligencia artificial generativa para responder preguntas están revolucionando la productividad empresarial. Estos asistentes virtuales son impulsados por arquitecturas avanzadas, como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo con agentes, y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Sin embargo, para garantizar su eficacia y confiabilidad, es esencial construirlos sobre una base de datos verídicos y establecer un sólido marco de evaluación.
Los datos de referencia, conocidos en el ámbito de la inteligencia artificial como datos verídicos, son fundamentales para evaluar de manera objetiva la calidad de los sistemas de IA. Estos datos permiten realizar evaluaciones determinísticas, creando referencias personalizadas que son vitales para monitorizar el desempeño de los asistentes a lo largo del tiempo y para realizar comparaciones estadísticas entre diferentes tecnologías.
Las métricas de evaluación, como las ofrecidas por FMEval, desempeñan un papel crucial en este proceso. Estas métricas permiten medir la precisión y el conocimiento factual de los asistentes, asegurando una medición de la más alta calidad. FMEval, parte de Amazon SageMaker Clarify, ofrece una suite integral de evaluaciones con métricas estandarizadas para garantizar la calidad y la responsabilidad en la respuesta a preguntas.
Para implementar estos sistemas de manera efectiva, es esencial seguir las mejores prácticas para la generación de datos verídicos. La curación humana de un pequeño conjunto de datos por parte de expertos en la materia es un primer paso crucial. Este proceso no solo alinea los datos tempranamente, sino que también fomenta el diálogo entre las partes interesadas para identificar las preguntas más relevantes para el negocio.
Una vez establecido este conjunto inicial de datos, es posible escalar el proceso de generación y curación mediante un enfoque basado en riesgos y estrategias de prompts utilizando LLMs. No obstante, la participación continua de expertos sigue siendo esencial para asegurar que los datos de referencia se alineen con los objetivos y valores empresariales.
En resumen, la metodología propuesta ofrece un camino claro para que las organizaciones construyan y evalúen asistentes de inteligencia artificial generativa, dotándolos de la robustez necesaria para mantenerse competitivos en un entorno comercial en constante cambio. Con la implementación adecuada de datos verídicos y métricas de evaluación, las empresas pueden asegurarse de que sus asistentes no solo sean eficientes y precisos, sino que también cumplan con los estándares esperados en responsabilidad y calidad.
