Amazon Bedrock ha lanzado una nueva herramienta llamada Knowledge Bases, destinada a simplificar la implementación de flujos de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta funcionalidad completamente gestionada abarca todo el proceso, desde la ingestión hasta la recuperación y la mejora de prompts. Con ella, se eliminan las complicaciones de tener que construir integraciones personalizadas con diversas fuentes de datos y de gestionar flujos de datos.
La optimización del rendimiento de estas bases de conocimiento no sigue un único enfoque, ya que cada caso de uso presenta diferentes necesidades y se ve afectado por los parámetros de configuración. Por ello, es esencial llevar a cabo pruebas frecuentes y realizar ajustes rápidos a las configuraciones para identificar la opción más adecuada en cada situación.
Un artículo reciente detalla las etapas necesarias para evaluar el rendimiento de una base de conocimiento. Estas etapas incluyen la evaluación independiente del proceso de recuperación y la generación de respuestas. La fase de recuperación se centra en obtener pasajes relevantes de documentos en función de una consulta específica, añadiendo estos elementos recuperados como contexto al prompt final. Posteriormente, la generación implica enviar tanto el prompt del usuario como el contexto recuperado a un modelo de lenguaje grande (LLM) para devolver la salida al usuario.
Para evaluar la efectividad de la recuperación, se emplean dos métricas clave: la relevancia del contexto, que determina si la información recuperada se alinea con la intención de la consulta, y la cobertura del contexto, que evalúa la exhaustividad de los textos recuperados en comparación con una verdad objetiva. Estas métricas se obtienen al comparar los resultados de búsqueda con las respuestas esperadas dentro de un conjunto de datos de prueba específico.
Una vez validado que el flujo de trabajo RAG logra recuperar el contexto relevante correctamente, se puede avanzar hacia la evaluación de la fase de generación. El marco de evaluación de Amazon Bedrock proporciona un análisis integral que considera ocho métricas, agrupando tanto la calidad de la respuesta como criterios de inteligencia artificial responsable. Las métricas de calidad de la respuesta abarcan la utilidad, corrección, coherencia lógica, completitud y fidelidad, mientras que las métricas de inteligencia artificial responsable examinan aspectos como la presencia de contenido dañino o estereotipado, así como la capacidad de rechazar preguntas inapropiadas.
Construir un conjunto de datos de prueba robusto es fundamental para lograr una evaluación significativa. Se recomienda utilizar datos anotados por humanos, generación de datos sintéticos mediante modelos de lenguaje grandes y aplicar una estrategia de mejora continua que se base en la retroalimentación de los usuarios. Durante todo el proceso de optimización, se sugiere equilibrar las técnicas de mejora de rendimiento con un enfoque iterativo que permita ajustes precisos y efectivos.
En conclusión, la optimización de las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock constituye un proceso iterativo que exige pruebas y refinamientos sistemáticos. El éxito de esta optimización radica en el uso metódico de técnicas como la ingeniería de prompts y el chunking, que son esenciales para mejorar tanto la fase de recuperación como la de generación. Mantener un seguimiento riguroso de las métricas clave a lo largo del proceso permitirá medir el impacto de las optimizaciones y garantizar que se cumplen los requisitos de la aplicación.
