Las organizaciones dedicadas al desarrollo y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) enfrentan un reto cada vez mayor: la evaluación efectiva de los resultados obtenidos por estas tecnologías a lo largo de su ciclo de vida. En particular, aquellas que utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño junto a sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) encuentran dificultades sustanciales para mantener la consistencia en calidad y rendimiento, una tarea que se vuelve más compleja con el aumento de la sofisticación y adopción generalizada de estos sistemas.
Tradicionalmente, la evaluación de la IA se ha abordado desde dos enfoques: la evaluación humana y las métricas automatizadas. La primera, aunque exhaustiva, es costosa y lenta al escalar. Por el contrario, las métricas automatizadas, aunque eficientes en costo y tiempo, presentan limitaciones importantes. No solo se restringen a cuantificar la corrección de una respuesta de IA sin captar matices adicionales, sino que también dependen de datos de verdad objetiva que, paradójicamente, son difíciles de obtener en muchos escenarios de IA, especialmente en aquellos que involucran generación abierta o sistemas RAG donde es casi imposible fijar una «respuesta correcta». Además, las métricas actuales, como ROUGE y F1, pueden ser engañadas por similitudes superficiales sin considerar el significado real de las respuestas, complicando la tarea de garantizar estándares de calidad.
En respuesta a estos desafíos, Amazon Bedrock ha introducido innovaciones significativas con el lanzamiento de dos nuevas capacidades: la funcionalidad «LLM-as-a-judge» (LLMaaJ) y una herramienta específica para la evaluación de RAG dentro de sus Bases de Conocimiento. Estas nuevas características utilizan la misma tecnología de los LLM como jueces, ajustándose según se aborde un modelo o una aplicación RAG, combinando así la rapidez de las evaluaciones automatizadas con una comprensión más humana y matizada.
Estas herramientas permiten evaluar de manera efectiva las salidas de modelos de IA en diferentes tareas y contextos, medir múltiples dimensiones del rendimiento de la IA simultáneamente y evaluar sistemáticamente tanto la calidad de recuperación como la generativa en sistemas RAG. Al integrarse sin inconvenientes en el ciclo de vida del desarrollo de IA, estas capacidades facilitan la mejora de modelos y aplicaciones, promueven prácticas de IA responsables y permiten tomar decisiones basadas en datos concretos para la selección y el despliegue eficiente de aplicaciones.
Este avance se centra especialmente en la evaluación RAG con las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, proporcionando una guía detallada para configurar estas nuevas funcionalidades, comprender las consideraciones necesarias al evaluar prompts y respuestas, y adoptar mejores prácticas. Se espera que, al adoptar estas innovaciones, las organizaciones puedan simplificar su enfoque hacia la garantía de calidad de la IA, promoviendo un desarrollo más eficiente y seguro de aplicaciones que utilicen RAG.
