En el dinámico mundo de la inteligencia artificial, las aplicaciones generativas destinadas a la resolución de preguntas están transformando la forma en que las empresas maximizan su productividad. Estas innovaciones se apoyan en sofisticadas arquitecturas backend, que incluyen la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo agentivos y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). No obstante, para que estos asistentes de IA sean confiables, es crucial contar con datos sólidos y un marco de evaluación preciso.
Los datos verídicos en inteligencia artificial son esenciales, pues proporcionan un estándar fijo contra el cual medir la eficiencia del sistema en desarrollo. Esto permite realizar evaluaciones determinísticas que son fundamentales tanto para monitorear el rendimiento a lo largo del tiempo como para comparar diversas soluciones de IA al realizar tareas similares. Además, estas evaluaciones permiten cuantificar las mejoras en el rendimiento de los asistentes de IA de manera controlada.
Dentro de este contexto, FMEval, una suite de evaluación integral derivada de Amazon SageMaker Clarify, presenta un conjunto estandarizado de métricas que facilitan la evaluación de la calidad y responsabilidad de los asistentes. A través de métodos de evaluación como las métricas de Conocimiento Factual y Precisión de QA de FMEval, se busca asegurar la máxima precisión en la medición de aplicaciones generativas, garantizando así el éxito de las empresas usuarias.
La implementación de estas prácticas recomendadas sugiere a los equipos de datos iniciar con la curación humana de un pequeño, pero significativo, conjunto de datos de preguntas y respuestas. Este conjunto debería ser desarrollado por expertos en la materia, promoviendo así un alineamiento temprano en el proceso de evaluación. Este paso es crucial para identificar las preguntas relevantes para el negocio y asegurar que se midan a lo largo del tiempo.
Para escalar el proceso, se recomienda un enfoque basado en riesgos junto con estrategias de prompts utilizando LLMs. Sin embargo, es crucial recordar que los datos generados automáticamente no pueden reemplazar la valiosa contribución de los expertos en la materia. Estos profesionales deben identificar preguntas vitales para el negocio y alinear los datos verídicos con los objetivos empresariales.
La verdadera eficacia de la generación de datos verídicos radica en su capacidad para representar de manera precisa las respuestas esperadas, permitiendo que las métricas de evaluación se alineen perfectamente con los estándares del negocio. Esta metodología no sólo permite evaluar la calidad y responsabilidad de los asistentes, sino que también proporciona a las organizaciones el camino para mantenerse competitivas en un entorno empresarial en constante evolución. Esta práctica no es meramente una opción, es una necesidad crítica en la carrera por la innovación y eficacia en la inteligencia artificial generativa.
