Las organizaciones que desarrollan y despliegan aplicaciones de inteligencia artificial, en particular aquellas que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño y sistemas de Generación Aumentada por Recuperación, se enfrentan a un desafío creciente: evaluar eficazmente los resultados de la IA a lo largo de todo el ciclo de vida de la aplicación. A medida que estas tecnologías se vuelven más sofisticadas y ampliamente aceptadas, mantener una calidad y un rendimiento consistentes se complica cada vez más.
Los métodos tradicionales de evaluación presentan importantes limitaciones. La evaluación humana, aunque detallada, es costosa y difícil de escalar. Las métricas automatizadas, por su parte, ofrecen rapidez y eficiencia en costes, pero solo permiten medir la corrección de una respuesta de IA, sin proporcionar explicaciones sobre posibles problemas. Además, estas métricas requieren datos de verdad objetiva, que son difíciles de obtener para muchas aplicaciones, especialmente en contextos de generación abierta o en sistemas tipo RAG, donde definir una sola “respuesta correcta” es casi imposible. Herramientas como ROUGE y F1 pueden ser engañadas por similitudes superficiales, aun cuando el significado real difiera.
Ante estos retos, Amazon Bedrock ha lanzado dos nuevas funcionalidades: la función de «LLM-as-a-judge» dentro de las Evaluaciones de Amazon Bedrock y una herramienta para evaluar RAG con sus Bases de Conocimiento. Estas características utilizan la misma tecnología de juicio LLM, adaptando su uso según se evalúe un modelo o una aplicación RAG desarrollada con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock. Combinan la velocidad de los métodos automatizados con una comprensión matizada tipo humana, permitiendo a las organizaciones:
– Evaluar salidas de modelos de IA en diversas tareas y contextos.
– Analizar múltiples dimensiones del rendimiento de la IA simultáneamente.
– Evaluar la calidad de recuperación y generación en sistemas RAG.
– Escalar evaluaciones a miles de respuestas manteniendo estándares de calidad.
Estas capacidades se integran de manera fluida en el ciclo de desarrollo de IA, proporcionando a las organizaciones herramientas para mejorar modelos y aplicaciones, promover prácticas responsables y tomar decisiones informadas sobre selección de modelos y despliegue de aplicaciones.
El avance está centrado en la evaluación RAG con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, ofreciendo una guía para configurar la funcionalidad, examinar las sutilezas en la evaluación de prompts y respuestas, y sugerir mejores prácticas. Se espera que, tras el análisis, los interesados comprendan cómo estas capacidades simplifican la garantía de calidad de la IA, favoreciendo un desarrollo de aplicaciones RAG más eficiente y seguro.
