Los agentes de inteligencia artificial están ganando relevancia en la atención al cliente de diversas industrias, gracias a la automatización de tareas complejas y la optimización de operaciones. Su integración adecuada en sistemas productivos exige evaluaciones robustas y escalables que midan el desempeño de los agentes en acciones específicas, mejorando la seguridad y eficiencia.
Amazon Bedrock Agents destaca por su capacidad para descomponer solicitudes de clientes, recopilar información relevante y ejecutar tareas eficientemente, permitiendo a los equipos centrarse en actividades de mayor valor al automatizar procesos multietapa.
Ragas, una librería de código abierto, se emplea para evaluar aplicaciones de modelos de lenguaje grande, como Amazon Bedrock, en contextos de generación aumentada por recuperación. Este enfoque cuantitativo evalúa la efectividad y ha sido usado recientemente para analizar Amazon Bedrock Agents.
La metodología LLM-as-a-judge permite a los modelos de lenguaje grande actuar como evaluadores imparciales, calificando la calidad de las respuestas generadas por la inteligencia artificial. En particular, se ha usado para evaluar capacidades como la conversión de texto a SQL y el razonamiento lógico.
Langfuse, otra plataforma de código abierto, ofrece herramientas de trazabilidad y análisis que facilitan la mejora de aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, brindando métricas y evaluaciones cruciales.
Recientemente, se presentó un marco de evaluación de agentes Bedrock de código abierto. Este sistema evalúa el rendimiento en tareas esenciales, visualizando resultados a través de paneles en Langfuse. Facilita el proceso de evaluación al permitir a los usuarios ejecutar trabajos que generan trazas analizadas posteriormente.
La implementación de estos sistemas de evaluación es especialmente significativa en sectores como la investigación farmacéutica, donde los agentes colaboran para analizar datos sobre biomarcadores, facilitando descubrimientos médicos clave. La integración y evaluación de estos agentes son vitales para su rendimiento en entornos críticos, resaltando la necesidad de herramientas confiables que mejoren su eficacia y seguridad.
