En el vertiginoso panorama de la inteligencia artificial, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha posicionado como un elemento transformador, revolucionando la interacción entre los Modelos de Fundamento (FMs) y los datos específicos de las organizaciones. A medida que las empresas dependen cada vez más de soluciones impulsadas por IA, la demanda de respuestas precisas, contextualizadas y adaptadas nunca ha sido tan crítica.
La combinación de tres herramientas poderosas—Amazon Bedrock, LlamaIndex y RAGAS—está cambiando las reglas del juego en la evaluación y optimización de las respuestas generadas mediante RAG. Este artículo explora cómo estas innovadoras herramientas trabajan sinérgicamente para elevar el rendimiento de las aplicaciones de IA, asegurando que no solo cumplan, sino que superen los exigentes estándares de las implementaciones a nivel empresarial.
Tanto si eres un profesional experimentado en inteligencia artificial como un líder empresarial interesado en el potencial de la IA generativa, esta guía te proporcionará el conocimiento y las herramientas para aprovechar al máximo estas tecnologías. Entre sus objetivos se encuentran la utilización de los robustos modelos de base de Amazon Bedrock y la aplicación de métricas de evaluación integrales de RAGAS para los sistemas RAG.
La evaluación de RAG es fundamental para garantizar que los modelos RAG produzcan respuestas precisas, coherentes y relevantes. A través de un análisis conjunto e independiente de los componentes de recuperación y generación, la evaluación ayuda a identificar cuellos de botella, monitorear el rendimiento y mejorar el sistema en su totalidad. Sin embargo, las métricas probabilísticas actualmente utilizadas, como ROUGE, BLEU y BERTScore, presentan limitaciones en su capacidad para evaluar la relevancia y detectar errores o «alucinaciones.» Para abordar estas limitaciones, es imprescindible el desarrollo de métricas más sofisticadas que evalúen la alineación fáctica y la precisión.
Para evaluar los componentes de RAG con modelos de fundamento, se pueden utilizar modelos como juez para calcular diversas métricas relacionadas con la recuperación y generación. Por ejemplo, en el componente de recuperación se puede medir la «precisión del contexto», que evalúa si todos los elementos relevantes están correctamente clasificados, y el «recall del contexto», que asegura que toda la información necesaria esté presente. En el componente generador, la «fidelidad» verifica si la respuesta generada es precisa según el contexto proporcionado, mientras que la «relevancia de la respuesta» mide qué tan bien la respuesta se alinea con la consulta inicial.
Este artículo también presenta un marco de evaluación usando RAGAS y LlamaIndex junto con Amazon Bedrock para crear una aplicación RAG de muestra. Amazon Bedrock es un servicio completamente gestionado que ofrece modelos de fundamento de alto rendimiento de empresas líderes en IA, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones generativas con seguridad y privacidad.
Los diagramas arquitectónicos presentados en el artículo brindan un esquema general de cómo evaluar soluciones RAG utilizando RAGAS o LlamaIndex, comenzando por la creación de un conjunto de datos de evaluación que incorpora preguntas, contexto, respuestas generadas y respuestas de referencia. A través de este enfoque metódico, se busca evaluar el desempeño de las aplicaciones de IA y potenciar su fiabilidad.
Finalmente, el artículo concluye destacando que, aunque los Modelos de Fundamento ofrecen capacidades generativas impresionantes, su efectividad en la resolución de consultas específicas de las organizaciones ha sido un desafío persistente. La RAG se presenta como una solución poderosa para superar esta brecha, y, junto con RAGAS y LlamaIndex, proporciona un enfoque integral para evaluar y optimizar estas aplicaciones. Con la adopción de estas innovaciones, las organizaciones pueden navegar con confianza en el emocionante futuro de la IA generativa, desbloqueando nuevas eficiencias y ventajas competitivas.
vía: AWS machine learning blog
