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使用Amazon Nova构建自动生成AI解决方案评估管道

2025年4月21日 17:16 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了在生成AI应用程序中评估LLM的重要性，从而强调了幻觉和偏见等问题所带来的挑战。我们使用AWS服务引入了全面的解决方案来自动化评估过程，从而可以持续监视和评估LLM性能。通过使用诸如FMEVAL库，Ragas，LLMeter和Step功能之类的工具，该解决方案提供了灵活性和可扩展性，可以满足LLM消费者不断发展的需求。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
大型语言模型（LLMS）已成为整个行业众多应用程序不可或缺的一部分，从增强的客户互动到自动化业务流程。在实际情况下部署这些模型提出了重大挑战，尤其是在确保准确性，公平，相关性和缓解幻觉方面。因此，对这些模型的性能和产出的彻底评估对于维持信任和安全至关重要。评估在生成的AI应用程序生命周期中起着核心作用，就像传统的机器学习一样。强大的评估方法能够就模型和提示的选择进行明智的决策。但是，考虑到LLM的自由形式文本输出，评估LLMS是一个复杂且资源密集的过程。人类评估等方法提供了宝贵的见解，但昂贵且难以扩展。因此，对自动化评估框架的需求高度可扩展，可以集成到应用程序开发中，就像单位和软件开发中的集成测试一样。在本文中，为了应对上述挑战，我们引入了一个可在AWS上部署的自动化评估框架。该解决方案可以集成多个LLM，使用自定义的评估指标，并使企业能够不断监视模型性能。我们还使用新发布的Amazon Nova模型提供了LLM-AS-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-Gudge评估指标。这些模型由于其高级功能和低延迟而实现了可扩展的评估。此外，我们还提供一个用户友好的接口来增强易用性。在以下各节中，我们讨论了评估LLMS的各种方法。然后，我们提出了一个典型的评估工作流程，然后是基于AWS的解决方案，该解决方案促进了此过程。评估方法对实施生成AI解决方案的评估过程进行评估，至关重要的是建立清晰的指标和评估标准并收集评估
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