Amazon Bedrock ha introducido recientemente una funcionalidad innovadora dedicada a mejorar las Bases de Conocimiento, conocida como Knowledge Bases. Esta nueva herramienta apunta a facilitar significativamente la implementación de flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), proporcionando una solución completamente gestionada que abarca desde la ingestión de datos hasta su recuperación y la augmentación de prompts. Este desarrollo promete eliminar la necesidad de integraciones personalizadas con diversas fuentes de datos y la gestión de complejos flujos de datos.
La optimización del rendimiento de estas bases no es un proceso monolítico, ya que cada aplicación puede requerir un enfoque distinto en función de sus necesidades específicas. Por ello, es crucial realizar pruebas frecuentes y ajustar rápidamente las configuraciones para determinar la mejor solución para cada contexto particular.
Un análisis reciente detalla las distintas etapas necesarias para evaluar de manera eficaz el rendimiento de una base de conocimiento. Estas etapas incluyen la evaluación del proceso de recuperación por separado y la generación de respuestas precisas. La fase de recuperación consiste en identificar las partes relevantes de documentos basadas en una consulta específica y añadir estos fragmentos como contexto al prompt final. La generación, por su parte, implica enviar al modelo de lenguaje el prompt del usuario junto con el contexto recuperado, para luego devolver al usuario la respuesta generada por el modelo.
Para medir la efectividad de la recuperación, se utilizan dos métricas clave: la relevancia del contexto, que se centra en la pertinencia de la información recuperada respecto a la intención de la consulta, y la cobertura del contexto, que evalúa la exhaustividad de los textos recuperados frente a lo que se considera verdad objetiva. Comparar los resultados obtenidos con respuestas esperadas contenidas en un conjunto de datos de prueba específico es fundamental para garantizar la precisión de estas métricas.
Una vez que se confirma que el flujo de trabajo de RAG recupera efectivamente el contexto necesario, se pasa a la evaluación de la fase de generación. El marco de evaluación de Amazon Bedrock ofrece un análisis integral que toma en cuenta ocho métricas, contemplando tanto la calidad de la respuesta como principios de inteligencia artificial responsable. Las métricas de calidad abarcan aspectos de utilidad, exactitud, lógica, completitud y fidelidad en las respuestas, mientras que las de inteligencia artificial responsable consideran la detección de contenido dañino y la adecuada negativa a responder preguntas inapropiadas.
La creación de un conjunto de datos de prueba robusto resulta esencial para realizar evaluaciones significativas. Se recomienda utilizar datos anotados por humanos y generar datos sintéticos mediante el uso de modelos de lenguaje grandes. Además, se sugiere adoptar una estrategia de mejora continua basada en la retroalimentación recibida por parte de los usuarios.
La optimización de las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock es un proceso iterativo que requiere pruebas y refinamientos sistemáticos. Técnicas como la ingeniería de prompts y el chunking resultan cruciales para mejorar tanto las etapas de recuperación como las de generación. Medir el impacto de las optimizaciones a lo largo de este proceso mediante las métricas clave permite asegurar que se cumplan los requisitos específicos de cada aplicación, garantizando así su éxito a lo largo del tiempo.
