En un panorama donde la inteligencia artificial avanza rápidamente, Amazon ha dado a conocer un novedoso marco de evaluación para su solución de generación aumentada de recuperación, conocida como Amazon Q Business. Este servicio, orientado a ayudar a las empresas a utilizar sus propios datos sin la complejidad de manejar sofisticados modelos de lenguaje, ha sido objeto de un reciente artículo que examina su arquitectura y los métodos de evaluación necesarios para garantizar resultados precisos y confiables.
El artículo presenta dos enfoques distintos para implementar un marco de evaluación. El primero es un flujo integral que emplea AWS CloudFormation, lo que permite a los usuarios desplegar de inmediato una aplicación de Amazon Q Business con acceso de usuario, una interfaz personalizada y toda la infraestructura necesaria para la evaluación. El segundo enfoque es más ligero, basado en AWS Lambda, ideal para aquellos que ya poseen una aplicación de Amazon Q Business, permitiendo una evaluación más rápida de la precisión de la aplicación.
La evaluación de Amazon Q Business se enfrenta a varios retos, especialmente debido a la integración de componentes de recuperación y generación. Esto incluye la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas. Se subrayan métricas clave como el «recall del contexto», «precisión del contexto», «relevancia de las respuestas» y «veracidad», cada una impactando en la satisfacción y confianza del usuario en el sistema.
La evaluación puede llevarse a cabo mediante métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos revisan manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o a través de una evaluación asistida por modelos de lenguaje, facilitando una mayor automatización del proceso. Ambos enfoques presentan ventajas y limitaciones, influyendo considerablemente en los resultados obtenidos.
Además, el artículo ofrece una guía detallada sobre la implementación del marco de evaluación, incluyendo un tutorial paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y cargar conjuntos de datos para evaluar la solución. Los autores no solo abordan la ejecución técnica sino también estrategias para mejorar métricas clave ajustando la recuperación de datos, la especificidad de las consultas y la validación de la información.
Finalmente, se enfatiza la importancia de limpiar la infraestructura desplegada para evitar costos adicionales y se subraya la necesidad de seguir optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para que cumplan efectivamente con las necesidades empresariales. Con este nuevo marco de evaluación, Amazon reafirma su compromiso de asegurar que sus soluciones de inteligencia artificial sean precisas, útiles y confiables para las organizaciones que las utilizan.
