Desarrollar agentes inteligentes que puedan entender con precisión y responder a las consultas de los usuarios es una tarea compleja que requiere planificación meticulosa y ejecución en múltiples etapas. Ya sea que se esté desarrollando un chatbot para atención al cliente o un asistente virtual, es esencial tener en cuenta diversos aspectos, desde definir el alcance y las capacidades del agente hasta diseñar una infraestructura robusta y escalable.
Una serie de dos partes aborda las mejores prácticas para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando Amazon Bedrock Agents. Estos agentes facilitan el desarrollo de aplicaciones al orquestar tareas de varios pasos, utilizando la capacidad de razonamiento de los modelos de base para desglosar las tareas solicitadas por el usuario en múltiples pasos. Además, se emplean instrucciones proporcionadas por el desarrollador para crear un plan de orquestación, ejecutándolo mediante APIs de la empresa y accediendo a bases de conocimiento para ofrecer una respuesta al usuario.
El primer enfoque se centra en crear agentes precisos y confiables, mientras que el segundo trata sobre aspectos arquitectónicos y prácticas del ciclo de desarrollo. Un aspecto crucial es la recolección de datos de verdad fundamental, las observaciones del mundo real precisas utilizadas para evaluar el rendimiento de un modelo o sistema. Antes de comenzar a construir una aplicación de agente, es esencial recopilar interacciones o conversaciones que impulsarán todo el ciclo de vida del agente.
La definición del alcance de cada agente, incluidas las tareas que debe y no debe manejar, es otro paso esencial. Esto implica identificar funciones primarias, limitaciones, formatos de entrada y tipos esperados, así como formatos y estilos de salida deseados, estableciendo las expectativas para guiar el proceso de desarrollo.
A nivel arquitectónico, es más efectivo construir agentes pequeños y enfocados que interactúen entre sí en lugar de uno grande y monolítico. Este enfoque mejora la modularidad y mantenibilidad, facilita las pruebas y depuración, permite utilizar diferentes modelos de IA para tareas específicas y mejora la escalabilidad.
Por otro lado, es vital planificar meticulosamente la experiencia del usuario, fijando el tono y las presentaciones del agente para asegurar una interacción consistente y atractiva, alineando el tono del agente con la identidad de la marca.
La comunicación clara es clave para la efectividad de los agentes de IA. Usar un lenguaje directo y proporcionar ejemplos específicos para conceptos complejos asegura que las funciones y las interacciones con las bases de conocimiento se definan sin ambigüedades.
Integrar los agentes con bases de conocimiento existentes en la organización, como Amazon Bedrock Knowledge Bases, puede mejorar significativamente la respuesta en precisión y relevancia, proporcionando citaciones de fuentes autorizadas y reduciendo la necesidad de actualizaciones puntuadas del modelo.
Para evaluar la efectividad de un agente de IA, es esencial definir criterios específicos de evaluación, incluyendo la precisión de respuesta, la tasa de cumplimiento de tareas, la latencia, la coherencia en las conversaciones, entre otros. La evaluación humana también juega un papel crucial, proporcionando retroalimentación matizada sobre aspectos difíciles de cuantificar automáticamente.
Finalmente, la mejora continua es fundamental. Probar extensamente, recolectar retroalimentación y refinar el rendimiento del agente son pasos vitales para el desarrollo exitoso de agentes de IA potentes y orientados al usuario utilizando Amazon Bedrock. La planificación para pruebas A/B y la implementación de grupos de prueba durante la etapa de despliegue son componentes esenciales de este proceso iterativo. En conclusión, cumplir con estas mejores prácticas puede contribuir significativamente al éxito en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
vía: AWS machine learning blog
