En un entorno donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, Amazon ha lanzado un marco de evaluación innovador destinado a su solución de generación aumentada de recuperación, conocida como Amazon Q Business. Este servicio, desarrollado para asistir a las empresas en el manejo de sus propios datos sin la necesidad de gestionar complejos modelos de lenguaje, se ha convertido en tema central de un artículo reciente que explora su arquitectura y los métodos de evaluación requeridos para asegurar resultados precisos y confiables.
El artículo ofrece dos enfoques distintos para llevar a cabo el marco de evaluación. El primero, un flujo de trabajo integral, utiliza AWS CloudFormation para facilitar el rápido despliegue de una aplicación de Amazon Q Business. Esta implementación incluye acceso de usuario, una interfaz personalizada y la infraestructura necesaria para la evaluación. El segundo enfoque propone una solución más ligera basada en AWS Lambda, que se adapta a aquellos que ya tienen una aplicación de Amazon Q Business, permitiendo así una evaluación más rápida de la precisión de la aplicación.
La evaluación de Amazon Q Business supone varios retos, debido especialmente a la integración de componentes de recuperación y generación. Factores como la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas son esenciales. Las métricas clave identificadas incluyen el «recall del contexto», «precisión del contexto», «relevancia de las respuestas» y «veracidad», cada una influyendo directamente en la satisfacción y confianza del usuario en el sistema.
Para llevar a cabo la evaluación, se pueden emplear métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos verifican manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o evaluaciones asistidas por modelos de lenguaje, lo que permite una mayor automatización del proceso. Ambos métodos presentan sus propias ventajas y limitaciones, y la elección de uno sobre el otro puede influir considerablemente en los resultados obtenidos.
Además, el artículo ofrece una guía exhaustiva para implementar el marco de evaluación, incluyendo instrucciones paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y cargar conjuntos de datos para evaluar la solución. Los autores no solo abordan la implementación técnica, sino también las estrategias para mejorar métricas clave mediante ajustes en la recuperación de datos, especificidad de las consultas y validación de la información.
Finalmente, se subraya la importancia de limpiar la infraestructura implementada para evitar costos adicionales y se sugiere la necesidad de seguir optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para que respondan efectivamente a las necesidades empresariales. Con este nuevo marco de evaluación, Amazon demuestra su compromiso de garantizar que sus soluciones de inteligencia artificial sean precisas, útiles y confiables para las organizaciones que las adoptan.
