En un esfuerzo continuo por mantenerse a la vanguardia en el terreno de la inteligencia artificial, Amazon ha lanzado un nuevo marco de evaluación para su solución Amazon Q Business, diseñada para optimizar el uso de datos por parte de las empresas sin la necesidad de gestionar complejos modelos de lenguaje. Este desarrollo es un paso adelante significativo en la búsqueda de resultados más precisos y confiables en los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG).
El reciente artículo sobre este marco detalla dos enfoques principales para la aplicación de las evaluaciones. El primero es un flujo de trabajo de evaluación integral que utiliza AWS CloudFormation. Esta herramienta permite a las empresas desplegar rápidamente una aplicación de Amazon Q Business que incluye tanto acceso de usuario como una interfaz personalizada, además de la infraestructura necesaria para llevar a cabo las evaluaciones. El segundo enfoque es más ligero y emplea AWS Lambda; está orientado a empresas que ya operan con Amazon Q Business, permitiendo una evaluación ágil de la precisión sin requerir instalaciones complejas.
La evaluación de la precisión de Amazon Q Business presenta varios desafíos intrínsecos, especialmente debido a la combinación de elementos de recuperación y generación en el sistema. Entre las métricas estratégicas consideradas están el «recall del contexto», la «precisión del contexto», la «relevancia de las respuestas» y la «veracidad». Estos indicadores son críticos para medir la satisfacción y la confianza del usuario, aspectos fundamentales para el éxito de cualquier aplicación basada en inteligencia artificial.
Para abordar la evaluación, se presentan métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), en donde evaluadores humanos examinan la precisión y relevancia de las respuestas manualmente. Alternativamente, la evaluación puede realizarse con asistencia de modelos de lenguaje, lo que permite un grado mayor de automatización. Cada método presenta sus propias ventajas y desafíos, y la elección entre ellos puede afectar notablemente los resultados y la implementación del sistema.
El artículo ofrece además un tutorial pormenorizado sobre la implementación del marco de evaluación, detallando cómo desplegar la infraestructura requerida y cargar conjuntos de datos necesarios para juzgar la eficacia de la solución. No solo se enfoca en los aspectos técnicos de la implementación, sino también en las estrategias para mejorar las métricas clave mediante ajustes en la recuperación de datos, la especificidad de las consultas y la validación de la información.
Finalmente, se subraya la importancia de desmantelar la infraestructura una vez completada la evaluación para evitar incurrir en costos innecesarios. De cara al futuro, el artículo señala la necesidad de seguir optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para asegurarse de que satisfagan las necesidades cambiantes de las empresas de manera efectiva. Con la introducción de este nuevo marco de evaluación, Amazon reafirma su compromiso con el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial precisas, útiles y fiables para sus clientes.
