Los agentes de inteligencia artificial (IA) están adquiriendo un papel cada vez más relevante en los flujos de trabajo de atención al cliente de diversas industrias. Estos sistemas no solo automatizan tareas complejas, sino que también mejoran las decisiones y optimizan las operaciones. Sin embargo, integrarlos en sistemas de producción requiere pipelines de evaluación escalables que permitan medir su desempeño y optimizar su rendimiento.
Amazon Bedrock Agents, una solución clave en este ámbito, utiliza modelos de base (FMs) junto con APIs y datos para desglosar solicitudes de los usuarios, recopilar información relevante y ejecutar tareas de manera eficaz. Esta tecnología permite que los equipos se enfoquen en labores de alto valor al automatizar procesos complejos.
Simultáneamente, Ragas se presenta como una librería de código abierto diseñada para evaluar aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) en casos de uso como la generación mediante recuperación (RAG). El marco posibilita la medición cuantitativa de la efectividad de la implementación de RAG. En estudios recientes, Ragas se utilizó para evaluar las capacidades RAG de Amazon Bedrock Agents.
La metodología conocida como LLM-as-a-judge emplea LLMs para evaluar imparcialmente la calidad de las salidas generadas por la IA. Se utilizó este enfoque para analizar las capacidades de conversión de texto a SQL y de razonamiento en cadena de los agentes de Amazon Bedrock.
Langfuse, otra plataforma de ingeniería LLM de código abierto, ofrece funcionalidades como trazas, evaluaciones, gestión de solicitudes y métricas, lo que ayuda a depurar y mejorar aplicaciones basadas en LLM.
Recientemente, se ha presentado un marco de evaluación de agentes Bedrock de código abierto. Este framework permite evaluar agentes en cuanto a su rendimiento en tareas de RAG, conversión de texto a SQL y uso de herramientas personalizadas. Destaca la posibilidad de visualizar resultados a través de paneles integrados en Langfuse.
En la evaluación de estos agentes, los desarrolladores enfrentan desafíos técnicos significativos, como la evaluación de métricas específicas y la gestión de experimentos con múltiples configuraciones. Para simplificar el proceso, el marco de Open Source Bedrock Agent Evaluation faculta a los usuarios para especificar un ID de agente y ejecutar trabajos de evaluación que generan trazas, las cuales son analizadas y evaluadas para obtener métricas agregadas.
Este tipo de evaluación es crucial en la investigación farmacéutica, donde los agentes diseñados colaboran y analizan datos relacionados con biomarcadores. Estos agentes facilitan el descubrimiento de información médica clave, subrayando la necesidad de herramientas efectivas para evaluar su eficacia y seguridad en entornos críticos.
