En el ámbito dinámico y en constante evolución de la inteligencia artificial, las empresas se enfrentan a la necesidad imperiosa de evaluar de manera eficaz las aplicaciones que emplean inteligencia artificial avanzada, especialmente aquellas que trabajan con grandes modelos de lenguaje (LLMs) junto a sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). En respuesta a esta demanda, Amazon ha introducido nuevos avances en su plataforma Bedrock que prometen transformar el proceso de evaluación y asegurar la calidad continua de estas aplicaciones.
Tradicionalmente, las evaluaciones de IA han oscilado entre dos métodos principales: la revisión humana y las métricas automatizadas. Sin embargo, ambos enfoques presentan limitaciones significativas. La evaluación humana, aunque detallada y exhaustiva, resulta ser costosa y no se adapta bien a una escala masiva. En contraste, las métricas automatizadas, aún siendo rápidas y económicas, se centran únicamente en la corrección de las respuestas, sin ofrecer un análisis más profundo de otras dimensiones importantes ni explicar posibles problemas en las respuestas generadas. Esta situación se agrava cuando se trata de aplicaciones de generación abierta o sistemas RAG, donde la naturaleza del contenido generado no permite una única respuesta correcta, lo que complica aún más la utilización de métricas objetivas tradicionales como ROUGE o F1, que a menudo se ven engañadas por similitudes superficiales en el lenguaje.
Para mitigar estas dificultades, Amazon Bedrock ha lanzado dos innovadoras funcionalidades que prometen un cambio significativo en este panorama: la funcionalidad «LLM-as-a-judge» (LLMaaJ) y una herramienta de evaluación RAG para sus Bases de Conocimiento. Estas nuevas capacidades combinan la velocidad y eficiencia de las métricas automatizadas con un entendimiento matizado y casi humano, permitiendo a las organizaciones realizar evaluaciones más completas y precisas en diversas áreas del rendimiento de la IA.
Estas herramientas permiten a las organizaciones evaluar las salidas de los modelos de IA en diferentes contextos y tareas, considerar múltiples dimensiones de rendimiento al mismo tiempo y gestionar eficazmente tanto la calidad de recuperación como la de generación en sistemas RAG. Además, ofrecen la capacidad de escalar las evaluaciones a miles de respuestas, asegurando que los altos estándares de calidad se mantengan sin importar el volumen.
La integración de estas funcionalidades en el ciclo de desarrollo de IA otorga a las empresas la habilidad de mejorar significativamente la calidad de sus modelos y aplicaciones, fomentar prácticas de responsabilidad en IA y tomar decisiones informadas y basadas en datos respecto a la selección y el despliegue de modelos.
El énfasis de este avance radica en la capacidad de evaluar RAG junto con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, proporcionando directrices claras sobre cómo configurar y optimizar esta funcionalidad, así como identificar los matices al evaluar prompts y respuestas. Este enfoque promete simplificar la garantía de calidad en IA, facilitando un desarrollo más seguro y eficiente de aplicaciones basadas en RAG.
Este paso adelante de Amazon Bedrock en el ámbito de la evaluación de aplicaciones de inteligencia artificial no solo refuerza el compromiso de la compañía con la innovación, sino que también representa un progreso significativo hacia una metodología de evaluación más holística y efectiva en un mundo impulsado por la inteligencia artificial.
