La inteligencia artificial generativa (IA), específicamente las soluciones de Recuperación Aumentada por Generación (RAG), están demostrando su potencial para transformar las operaciones empresariales. Estos modelos RAG combinan las capacidades de recuperación de información con la generación avanzada de lenguaje natural, permitiendo obtener resultados más precisos y contextualmente relevantes. Desde la automatización de interacciones con clientes hasta la optimización de procesos operativos, estas tecnologías no solo respaldan a los negocios, sino que los están revolucionando.
Elegir la solución RAG adecuada puede ser un proceso arduo y recurrente, dado el rápido avance tecnológico. Sin embargo, Amazon Q Business surge como una herramienta generativa de IA que promete empoderar a los empleados con conocimiento y datos propios de la empresa, simplificando el desarrollo de aplicaciones de IA. Ofrece un enfoque RAG completamente gestionado, lo que permite construir soluciones de chatbot AI generativa rápidamente, sin necesidad de gestionar y experimentar con modelos de lenguaje grandes (LLM).
Aunque Amazon Q Business puede reducir drásticamente el tiempo de desarrollo de meses a horas, es crucial evaluar sus resultados frente a criterios predefinidos, como precisión y robustez. Este artículo presenta un marco de evaluación que utiliza datos privados de la empresa y expertos en la materia para asegurar que los resultados sean relevantes y personalizados a las necesidades específicas del negocio.
El marco de evaluación incluye dos métodos. El primero es una evaluación automatizada utilizando medidas cuantitativas. Ragas, un marco popular en este ámbito, emplea un LLM para generar puntuaciones de métricas de evaluación y facilitar la automatización. No obstante, las limitaciones de la evaluación automatizada, especialmente para datos específicos de la empresa, subrayan la necesidad del segundo método: una evaluación con un humano en el bucle (HITL). Este enfoque es especialmente adecuado para tareas que requieren comprensión profunda del dominio, permitiendo evaluaciones cualitativas que mejoran con la retroalimentación detallada.
Las métricas de evaluación incluyen aspectos críticos para un chatbot RAG, como robustez y completitud semántica, precisión y toxicidad contextual. La evaluación puede ser automatizada o mediante HITL, según las necesidades del negocio y la complejidad de los datos.
Amazon Q Business está diseñado para abordar casos de uso comunes en empresas, como atención al cliente, cumplimiento de normativas, soluciones para desarrolladores, recursos humanos y operaciones. La incorporación de documentos clave, como manuales, políticas y reportes, puede mejorar su eficacia y utilidad. Estos documentos pueden ser identificados en sistemas existentes, como sistemas de gestión de documentos, Amazon S3, CRM y sitios web empresariales. Amazon Q Business ofrece conectores y soluciones listas para usar, facilitando la integración segura y efectiva de datos empresariales.
Las consultas de evaluación deben diseñarse para explorar el conocimiento y análisis del sistema RAG, desde preguntas simples de precisión hasta aquellas que impliquen inferencias complejas y dilemas éticos. Las métricas de evaluación varían desde la completitud y concisión de la respuesta hasta la relevancia del contexto y robustez semántica.
Una vez completada la evaluación, los resultados se resumen mediante puntuaciones promedio por métrica, identificando fortalezas y debilidades del sistema. Este proceso crea confianza y facilita la toma de decisiones estratégicas para la implementación.
Para garantizar un funcionamiento constante del marco de evaluación, se necesita una arquitectura de solución robusta. Utilizando servicios como AWS Batch, Amazon DynamoDB y AWS Lambda, se puede gestionar eficientemente el flujo de evaluación.
En conclusión, este artículo presentó un marco de evaluación para Amazon Q Business, abordando la selección de casos de uso, preparación de datos y métricas de evaluación, y proponiendo una arquitectura para escalar el proceso. Amazon Q Business facilita la creación de soluciones RAG de IA generativa, adaptadas a las necesidades específicas de cada empresa, marcando el inicio de una transformación empresarial guiada por IA.
