En un mundo donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, Amazon ha presentado un innovador marco de evaluación para su solución de generación aumentada de recuperación, conocida como Amazon Q Business. Este servicio, pensado para facilitar a las empresas el uso de sus datos sin complicarse con la gestión de modelos de lenguaje complejos, ha sido el tema de un reciente artículo que analiza su arquitectura y los métodos de evaluación que garantizan resultados precisos y fiables.
El artículo destaca dos enfoques distintos para la implementación del marco de evaluación. El primero consiste en un flujo de trabajo integral apoyado en AWS CloudFormation, que permite a los usuarios desplegar de manera rápida una aplicación de Amazon Q Business, la cual incluye acceso de usuario, una interfaz personalizada y la infraestructura requerida para la evaluación. El segundo enfoque es una solución más ligera basada en AWS Lambda, dirigida a aquellos que ya disponen de una aplicación de Amazon Q Business y buscan realizar evaluaciones más ágiles sobre la precisión de la herramienta.
Los desafíos de la evaluación de Amazon Q Business son substanciales, especialmente por la fusión de componentes de recuperación y generación. Entre los parámetros a evaluar se encuentran la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas. Se mencionan métricas clave como el «recall del contexto», la «precisión del contexto», la «relevancia de las respuestas» y la «veracidad», cada una con un impacto significativo en la satisfacción y confianza del usuario.
La evaluación puede llevarse a cabo mediante métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos analizan manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o a través de una evaluación asistida por modelos de lenguaje, que permite una mayor automatización del proceso. Ambos enfoques tienen sus propias ventajas y limitaciones, lo que puede influir decisivamente en los resultados.
El artículo también incluye una guía detallada sobre la implementación del marco de evaluación, con un recorrido paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y cargar conjuntos de datos para la evaluación de la solución. Los autores abordan no solo los aspectos técnicos de la implementación, sino también estrategias para mejorar métricas clave mediante ajustes en la recuperación de datos, especificidad de las consultas y validación de información.
Al finalizar, se subraya la importancia de limpiar la infraestructura desplegada para evitar costos extra, así como la necesidad de seguir optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para que cumplan de manera efectiva con las demandas de las empresas. Con este nuevo marco de evaluación, Amazon demuestra su compromiso de asegurar que sus soluciones de inteligencia artificial sean precisas, útiles y fiables para las organizaciones que deciden adoptarlas.
