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亚马逊Q业务的准确评估框架 - 第2部分

2025年4月22日 17:18 33 Comments
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在本系列的第一篇文章中，我们引入了Amazon Q Business的全面评估框架，Amazon Q Business是一个完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案，该解决方案使用了您公司的专有数据，而没有管理大型语言模型（LLMS）的复杂性。第一篇文章着重于选择适当的用例，准备数据并实施指标[…​​]

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在本系列的第一篇文章中，我们引入了Amazon Q Business的全面评估框架，Amazon Q Business是一个完全管理的检索增强发电（RAG）解决方案，该解决方案使用了您公司的专有数据，而没有管理大型语言模型（LLMS）的复杂性。第一篇文章着重于选择适当的用例，准备数据并实施指标来支持人类的评估过程。在这篇文章中，我们深入研究了为您的Amazon Q Business Application实施此评估框架所必需的解决方案体系结构。 We explore two distinct evaluation solutions:Comprehensive evaluation workflow – This ready-to-deploy solution uses AWS CloudFormation stacks to set up an Amazon Q Business application, complete with user access, a custom UI for review and evaluation, and the supporting evaluation infrastructureLightweight AWS Lambda based evaluation – Designed for users with an existing Amazon Q Business application, this streamlined solution employs an AWS Lambda function to efficiently assess the application’s accuracyBy the end of this post, you will have a clear understanding of how to implement an evaluation framework that aligns with your specific needs with a detailed walkthrough, so your Amazon Q Business application delivers accurate and reliable results.Challenges in evaluating Amazon Q BusinessEvaluating the performance of Amazon Q Business, which uses a RAG model, presents several challenges due to its integration of retrieval and generation components.确定解决方案需求评估的哪些方面至关重要。对于亚马逊Q业务而言，检索准确性和答案输出质量都是要评估的重要因素。在本节中，我们将讨论需要包含在抹布生成AI解决方案的关键指标。ContextRecellContext召回召回衡量检索所有相关内容的程度。高召回提供了全面的信息收集，但可能会引入Extran
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