Evaluar un sistema de Generación Augmentada por Recuperación (RAG) para asegurarse de que cumple con los requisitos de negocio es crucial antes de implementarlo en entornos de producción. Adquirir un conjunto de datos de alta calidad de pares de preguntas y respuestas del mundo real para este propósito puede ser una tarea desalentadora, especialmente en las primeras etapas de desarrollo. Es aquí donde la generación de datos sintéticos se torna invaluable. Amazon Bedrock permite la generación de conjuntos de datos sintéticos que emulan consultas reales de usuarios, evaluando así el rendimiento del sistema RAG de manera más eficiente y a mayor escala. Con datos sintéticos, se optimiza el proceso de evaluación y se gana confianza en las capacidades del sistema antes de su implementación en el mundo real.
Utilizar Anthropic Claude en Amazon Bedrock facilita la generación de estos datos sintéticos para la evaluación del sistema RAG. Amazon Bedrock es un servicio gestionado que ofrece modelos base de alto rendimiento de empresas líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon, a través de una única API. Además, proporciona un amplio conjunto de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y ética.
Los componentes básicos de un flujo de trabajo RAG sencillo se definen en varias etapas: en la etapa de ingestión, los datos se dividen en fragmentos y se generan embeddings que se almacenan en un almacén de vectores. Cuando un usuario hace una pregunta, se genera un embedding de la misma y se recuperan los fragmentos más relevantes del almacén. El modelo RAG aumenta la entrada del usuario añadiendo estos datos relevantes al contexto para permitir que el modelo de lenguaje grande (LLM) genere una respuesta precisa. Finalmente, un LLM formula una respuesta útil basada en la consulta del usuario y los fragmentos recuperados.
Amazon Bedrock Knowledge Bases ofrece un enfoque simplificado para implementar RAG en AWS, proporcionando una solución gestionada para conectar modelos base a fuentes de datos personalizadas.
Para evaluar un sistema RAG adecuadamente, se debe recopilar un conjunto de datos de evaluación de preguntas y respuestas típicas de los usuarios. Este conjunto de datos debe contener una lista de preguntas, sus respuestas correspondientes y el contexto que contienen para evaluar tanto la recuperación como la generación.
Idealmente, las preguntas reales de los usuarios servirían como base para el conjunto de evaluación. Sin embargo, en las primeras etapas, esto puede no ser factible. La generación de datos sintéticos sirve como una alternativa eficaz.
Un ejemplo práctico de este proceso es la construcción de un chatbot que analiza las cartas a los accionistas de Amazon, ayudando así a los analistas de negocios a obtener información sobre la estrategia y rendimiento de la empresa. Primero, se cargan los archivos PDF de las cartas como base de conocimiento. Mediante la implementación de RAG, se utiliza una base de datos que soporta búsquedas vectoriales para buscar documentos relevantes. A continuación, el modelo Claude de Anthropic extrae preguntas y respuestas de esta base de conocimiento. Para automatizar este proceso, se emplea LangChain, una biblioteca de Python diseñada para construir aplicaciones con modelos de lenguaje grande.
La generación de datos sintéticos mejora significativamente el proceso de evaluación del sistema RAG, siempre y cuando se mantenga la calidad y representatividad de los datos. Es recomendable combinar datos sintéticos con datos reales, implementar mecanismos sólidos de control de calidad y refinar continuamente el proceso.
A pesar de ciertas limitaciones, la generación de datos sintéticos es una herramienta valiosa para acelerar el desarrollo y evaluación de sistemas RAG, contribuyendo al desarrollo de sistemas de IA más eficientes y de mejor rendimiento. Desarrolladores, investigadores y entusiastas están invitados a explorar estas técnicas y experimentar con la generación de datos sintéticos para sus propias aplicaciones RAG.
