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用亚马逊基石知识库评估评估抹布应用

2025年3月14日 15:39 33 Comments
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这篇文章着重于使用亚马逊基础知识库的抹布评估，提供了一个指南来设置该功能，讨论在评估提示和响应时考虑的细微差别，并最终讨论了最佳实践。到这篇文章结束时，您将了解最新的亚马逊基础评估功能如何简化您的AI质量保证方法，从而更加有效，自信地开发RAG应用程序。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织构建和部署AI应用程序，尤其是那些使用大型语言模型（LLMS）进行检索增强生成（RAG）系统的应用程序，面临重大挑战：如何在整个应用程序生命周期内有效地评估AI输出。随着这些AI技术变得越来越复杂并广泛采用，保持一致的质量和性能变得越来越复杂。传统的AI评估方法具有重大局限性。人类评估虽然很彻底，但既耗时又昂贵。尽管自动指标是快速且具有成本效益的，但它们只能评估AI响应的正确性，而无需捕获其他评估维度或提供解释为什么答案是有问题的。此外，传统的自动化评估指标通常需要地面真相数据，对于许多AI应用程序，难以获得。特别是对于那些涉及开放式生成或检索增强系统的人来说，定义单个“正确”答案实际上是不可能的。最后，即使实际含义截然不同，诸如Rouge和F1之类的指标也可以被基础真理与LLM响应之间的浅色语言相似性（单词重叠）所欺骗。这些挑战使组织难以在其AI应用程序中保持一致的质量标准，尤其是对于生成AI输出。MazonBedrock最近推出了两种新的能力来应对这些评估挑战：LLM-AS-A-A-Judge（LLMAAAJ）在Amazon Bedrock评估和亚马逊床架知识底座的全新RAG评估工具下。这两种功能都依赖于引擎盖下的同一LLM-AS-A-A-A-A-Gudge技术，其差异略有，具体取决于正在评估使用Amazon Bedrock知识库构建的模型或破布应用程序。这些评估功能将自动化方法的速度与类似人类的细微理解相结合，使组织能够：评估
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