En el vertiginoso panorama de la inteligencia artificial, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha convertido en un elemento transformador, modificando radicalmente la manera en que los Modelos de Fundamento (FMs) interactúan con los datos específicos de las organizaciones. La precisión, contextualización y adaptación de las respuestas generadas por estos sistemas son ahora más cruciales que nunca debido a la creciente dependencia empresarial en soluciones basadas en IA.
Tres herramientas de vanguardia—Amazon Bedrock, LlamaIndex y RAGAS—han unido fuerzas para redefinir las reglas en la evaluación y mejora de las respuestas generadas por métodos RAG. Este artículo se adentra en la colaboración de estas innovadoras herramientas que, al actuar de manera sinérgica, no solo satisfacen, sino que superan las altas expectativas de las implementaciones a nivel corporativo, brindando con ello un considerable impulso en el desempeño de aplicaciones de inteligencia artificial.
Independientemente de si eres un veterano en el ámbito de la inteligencia artificial o un ejecutivo interesado en el vasto potencial de la IA generativa, esta guía es esencial para adquirir el conocimiento y las herramientas necesarias para aprovechar al máximo estas tecnologías emergentes. Parte de sus objetivos incluyen el uso de los robustos modelos de base de Amazon Bedrock y la implementación de completas métricas de evaluación proporcionadas por RAGAS para sistemas RAG.
La evaluación de RAG es esencial para garantizar la producción de respuestas precisas, consistentes y relevantes por parte de los modelos. Mediante un análisis exhaustivo e independiente de los elementos de recuperación y generación, la evaluación permite identificar cuellos de botella, supervisar el rendimiento y optimizar el sistema en su totalidad. No obstante, las métricas probabilísticas actualmente en uso, como ROUGE, BLEU y BERTScore, presentan ciertas deficiencias en su capacidad para evaluar la relevancia y detectar errores o «alucinaciones». Por ello, es crucial desarrollar métricas más avanzadas que midan la alineación fáctica y la precisión.
Para evaluar efectivamente los componentes de RAG junto a modelos de fundamento, se pueden emplear modelos evaluadores para calcular diversas métricas vinculadas a la recuperación y generación. En el caso del componente de recuperación, métricas como la «precisión del contexto» aseguran que todos los elementos relevantes estén clasificados adecuadamente, y el «recall del contexto» vela porque toda la información necesaria esté presente. En el componente generador, la «fidelidad» valida que la respuesta generada sea precisa de acuerdo al contexto proporcionado, mientras que la «relevancia de la respuesta» mide la alineación de la respuesta con la consulta inicial.
El artículo también introduce un marco de evaluación empleando RAGAS y LlamaIndex en conjunto con Amazon Bedrock para desarrollar una aplicación RAG de muestra. Amazon Bedrock se presenta como un servicio completamente gestionado que ofrece modelos de fundamento de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial, lo que permite a los desarrolladores construir aplicaciones generativas con seguridad y privacidad.
Los diagramas arquitectónicos incluidos ofrecen una guía sobre cómo evaluar soluciones RAG utilizando RAGAS o LlamaIndex, comenzando por la creación de un conjunto de datos de evaluación que comprende preguntas, contexto, respuestas generadas y respuestas de referencia. A través de este minucioso enfoque, se busca valorar el desempeño y potenciar la fiabilidad de las aplicaciones de IA.
En conclusión, si bien los Modelos de Fundamento tienen capacidades generativas notables, han confrontado dificultades en resolver consultas específicas de las organizaciones. La RAG emerge como una solución poderosa para superar estos retos, y en combinación con RAGAS y LlamaIndex, ofrece un enfoque completo para evaluar y optimizar estas aplicaciones. Adoptando estas innovaciones, las organizaciones pueden abrazar con confianza el prometedor futuro de la IA generativa, desbloqueando nuevas eficiencias y ventajas competitivas.
