Evaluar tu sistema de Generación Augmentada por Recuperación (RAG) para asegurar que cumple con los requisitos de tu negocio es crucial antes de implementarlo en entornos de producción. Sin embargo, esto requiere la adquisición de un conjunto de datos de alta calidad de pares de preguntas y respuestas del mundo real, lo que puede ser una tarea desalentadora, especialmente en las primeras etapas de desarrollo. Aquí es donde entra en juego la generación de datos sintéticos. Con Amazon Bedrock puedes generar conjuntos de datos sintéticos que emulan consultas reales de los usuarios, permitiéndote evaluar el rendimiento de tu sistema RAG de manera eficiente y a gran escala. Con datos sintéticos, puedes optimizar el proceso de evaluación y ganar confianza en las capacidades de tu sistema antes de lanzarlo al mundo real. Este post explica cómo utilizar Anthropic Claude en Amazon Bedrock para generar datos sintéticos para evaluar tu sistema RAG. Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que ofrece una selección de modelos base (FMs) de alto rendimiento de empresas líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, y Amazon, a través de una única API, junto con un amplio conjunto de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y ética.
Fundamentos de la Evaluación RAG
Antes de profundizar en cómo evaluar una aplicación RAG, recapitulemos los componentes básicos de un flujo de trabajo RAG simple. ...