En un mundo donde la inteligencia artificial generativa avanza a pasos agigantados, la observabilidad y evaluación emergen como elementos cruciales para desarrolladores, científicos de datos y demás partes interesadas. La observabilidad se refiere a la capacidad de entender el estado interno y el comportamiento de un sistema mediante el análisis de sus salidas, registros y métricas. La evaluación, por otro lado, implica analizar la calidad y relevancia de los resultados generados, permitiendo así una mejora continua.
Estos aspectos son esenciales no solo para la resolución de problemas y la identificación de cuellos de botella, sino también para optimizar aplicaciones y proporcionar respuestas de alta calidad. La observabilidad te permite monitorear y analizar proactivamente tus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, mientras que la evaluación ayuda a recolectar retroalimentación, refinar modelos y mejorar la calidad del resultado.
En el contexto de Amazon Bedrock, la observabilidad y evaluación se vuelven aún más vitales. Este servicio gestionado ofrece una selección de modelos base altamente eficaces de empresas líderes en inteligencia artificial, junto con un conjunto de capacidades necesarias para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad. A medida que la complejidad y escala de estas aplicaciones crece, proporcionar una observabilidad exhaustiva y mecanismos de evaluación robustos es fundamental para mantener un alto rendimiento, calidad y satisfacción del usuario.
Se ha desarrollado una solución de observabilidad personalizada que los usuarios de Amazon Bedrock pueden implementar rápidamente utilizando bloques de construcción clave y registros existentes. Esta solución recurre a decoradores en el código de la aplicación para capturar y registrar metadatos como indicaciones de entrada, resultados de salida, tiempo de ejecución y metadatos personalizados, ofreciendo seguridad mejorada, facilidad de uso, flexibilidad e integración con servicios nativos de AWS.
La solución también admite una evaluación exhaustiva de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), lo que permite evaluar la calidad y relevancia de las respuestas generadas, identificar áreas de mejora y refinar la base de conocimiento o el modelo en consecuencia. La configuración de esta solución implica ejemplos de código y guías paso a paso para su integración sin fisuras en una aplicación de Amazon Bedrock, desbloqueando así un nuevo nivel de visibilidad, control y mejora continua para las aplicaciones de IA generativa.
Para comenzar con la solución de observabilidad, se han proporcionado cuadernos de ejemplo en el repositorio de GitHub adjunto, que abordan bases de conocimiento, evaluación y agentes para Amazon Bedrock. Estos cuadernos demuestran cómo integrar la solución en una aplicación de Amazon Bedrock y muestran diversos casos de uso y características, incluida la retroalimentación recolectada de usuarios o equipos de aseguramiento de calidad.
La solución se destaca por su implementación mediante decoradores, que permiten una integración fluida del registro de observabilidad en las funciones de la aplicación, capturando entradas, salidas y metadatos sin modificar la lógica central. Además, ofrece particionamiento lógico de datos de observabilidad, evaluación completa de las respuestas generadas y un soporte extensivo para múltiples componentes de Amazon Bedrock, proporcionando así una solución unificada para aplicaciones de IA generativa.
En resumen, esta solución integral permite integrar observabilidad de forma fluida en aplicaciones de IA generativa en Amazon Bedrock, brindando beneficios clave como integración optimizada, registro selectivo, seguimiento de metadatos personalizados y capacidades completas de evaluación. Se recomienda explorar e integrar esta solución en flujos de trabajo para aprovechar al máximo el poder de la observabilidad, llevando las aplicaciones de IA generativa a nuevos niveles de rendimiento y eficiencia.
