Las organizaciones dedicadas al desarrollo y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) se enfrentan a un reto crucial en el panorama tecnológico actual: la evaluación efectiva de los resultados de la IA a lo largo del ciclo de vida de la aplicación. Este desafío es especialmente notable en aquellas aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) en combinación con sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). A medida que estas tecnologías se desarrollan y su uso se generaliza, la necesidad de mantener un nivel de calidad y rendimiento consistente se vuelve cada vez más complicada.
La evaluación tradicional de IA enfrenta severas limitaciones. Por un lado, la evaluación humana, aunque profunda y exhaustiva, es un proceso que consume mucho tiempo y recursos, lo que dificulta su escalabilidad. Por otro, las métricas automatizadas, si bien son más rápidas y económicas, tienen la desventaja de no poder capturar la complejidad de la evaluación, limitándose a medir la corrección de una respuesta sin considerar otras dimensiones importantes. Esta situación se agrava en sistemas como los RAG, donde la obtención de un conjunto de datos de «verdad objetiva» es a menudo un objetivo inalcanzable. Además, métricas convencionales como ROUGE y F1 pueden ser fácilmente engañadas por similitudes superficiales en el lenguaje, sin considerar el significado subyacente.
En respuesta a estos retos, Amazon Bedrock ha introducido recientemente dos nuevas capacidades: la funcionalidad denominada «LLM-as-a-judge» (LLMaaJ) y una herramienta específica para la evaluación RAG en sus Bases de Conocimiento. Ambas innovaciones utilizan la misma tecnología de LLM para realizar evaluaciones, aunque adaptadas a las particularidades de los modelos o aplicaciones RAG. Estas herramientas permiten a las organizaciones combinar la eficiencia de los métodos automatizados con un análisis más matizado que se asemeja a la evaluación humana.
Con estas nuevas capacidades, las organizaciones podrán: evaluar las salidas de modelos de IA en diversos contextos, abordar múltiples dimensiones del rendimiento de la IA simultáneamente, analizar de manera sistemática tanto la calidad de recuperación como la de generación en sistemas RAG, y realizar evaluaciones a gran escala manteniendo altos estándares de calidad.
Estas funcionalidades, que se integran de forma fluida en el ciclo de vida del desarrollo de IA, otorgan a las organizaciones la capacidad de mejorar la calidad de sus modelos y aplicaciones, fomentar prácticas de IA responsables y tomar decisiones informadas basadas en datos. El avance se centra particularmente en la evaluación de RAG con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, proporcionando directrices sobre la configuración de dicha funcionalidad, reflexiones sobre la evaluación de prompts y respuestas, así como mejores prácticas para optimizar la garantía de calidad en el desarrollo de aplicaciones de IA. Esta innovación busca simplificar el enfoque hacia la aseguración de calidad en IA, promoviendo un desarrollo más eficiente y confiable de aplicaciones basadas en RAG.
