En un contexto marcado por la evolución constante de la inteligencia artificial, Amazon ha presentado un innovador marco de evaluación para su solución de generación aumentada de recuperación (RAG) denominada Amazon Q Business. Este servicio, diseñado para facilitar a las empresas el uso de sus datos propios sin necesidad de gestionar complejos modelos de lenguaje, ha sido objeto de un reciente artículo que se adentra en su arquitectura de solución y los métodos de evaluación necesarios para garantizar resultados precisos y confiables.
El artículo destaca dos enfoques distintos para implementar un marco de evaluación. El primero es un flujo de trabajo de evaluación integral que utiliza AWS CloudFormation, permitiendo a los usuarios desplegar rápidamente una aplicación de Amazon Q Business equipada con acceso de usuario, una interfaz personalizada y la infraestructura necesaria para la evaluación. El segundo enfoque es una solución ligera basada en AWS Lambda, diseñada para aquellos que ya cuentan con una aplicación de Amazon Q Business, permitiendo una evaluación más ágil de la precisión de la aplicación.
La evaluación de Amazon Q Business enfrenta varios desafíos, especialmente debido a la integración de componentes de recuperación y generación. Entre los factores a evaluar se encuentran la precisión en la recuperación de contexto y la calidad de las respuestas generadas. Se mencionan métricas claves como el «recall del contexto», «precisión del contexto», «relevancia de las respuestas» y «veracidad», cada una con su respectivo impacto en la satisfacción y confianza del usuario en el sistema.
La evaluación puede realizarse a través de métodos como el «Human-in-the-Loop» (HITL), donde evaluadores humanos analizan manualmente la precisión y relevancia de las respuestas, o mediante evaluación asistida por modelos de lenguaje, que permite una mayor automatización del proceso. Ambos enfoques tienen sus ventajas y limitaciones, y la elección del método puede influir significativamente en los resultados obtenidos.
En el artículo también se proporciona una guía detallada sobre cómo implementar el marco de evaluación, incluyendo un recorrido paso a paso para desplegar la infraestructura necesaria y subir conjuntos de datos para evaluar la solución. Los autores abordan no solo la implementación técnica sino también las estrategias para mejorar métricas clave a través de ajustes en la recuperación de datos, especificidad de las consultas y validación de la información.
Al final del artículo, se resalta la importancia de limpiar la infraestructura desplegada para evitar costos adicionales y se plantea la necesidad de continuar optimizando las aplicaciones de Amazon Q Business para que éstas satisfagan las necesidades de las empresas de manera efectiva. Con este nuevo marco de evaluación, Amazon refleja su compromiso por asegurar que sus soluciones de inteligencia artificial sean precisas, útiles y confiables para las organizaciones que las implementan.
