A medida que la inteligencia artificial generativa sigue revolucionando todas las industrias, la importancia de la optimización efectiva de los prompts mediante técnicas de ingeniería de prompts se ha vuelto clave para equilibrar eficientemente la calidad de los resultados, el tiempo de respuesta y los costos. La ingeniería de prompts se refiere a la práctica de elaborar y optimizar entradas para los modelos seleccionando palabras, frases, oraciones, puntuación y caracteres separadores apropiados para utilizar modelos base (FMs) o modelos de lenguaje grandes (LLMs) en una amplia variedad de aplicaciones. Un prompt de alta calidad maximiza las posibilidades de obtener una buena respuesta por parte de los modelos de IA generativa.
Una parte fundamental del proceso de optimización es la evaluación, y hay múltiples elementos involucrados en la evaluación de una aplicación de IA generativa. Más allá de la evaluación más común de los FMs, la evaluación de prompts es un aspecto crítico, aunque a menudo desafiante, para desarrollar soluciones de alta calidad basadas en IA. Muchas organizaciones luchan por crear y evaluar constantemente sus prompts en sus diversas aplicaciones, lo que lleva a un rendimiento, experiencia de usuario y respuestas de los modelos inconsistentes y no deseadas. En esta publicación, mostramos cómo implementar un sistema automatizado de evaluación de prompts utilizando Amazon Bedrock, para que se pueda optimizar el proceso de desarrollo ...