Як Виміряти та Вдосконалити: Посібник з Оцінки RAG-моделей на Amazon Bedrock

Як Зміряти Досконалість та Розкрити Потенціал: Посібник з Оцінки RAG-моделей на Amazon Bedrock

Від Ліли. Гарт

Уявіть собі світ, де кожна відповідь вашого чат-бота – це шедевр точності й користі. Світ, де ви постійно вдосконалюєте алгоритми, як майстер-художник, шліфуючи свій шедевр штучного інтелекту. Безумовно, сьогодні ми зануримося у захоплюючий світ оцінки LLM, зокрема RAG-моделей, що живлять ваші чат-боти. Зрозуміло,

Чому Оцінка – Це Ключ?

У світі припустимо, ШІ, як і в живописі, без вимірювання неможливо прогресувати. Ось уявіть собі, чому оцінка – ваш компас. Щоб було ясно, якщо ви володієте бізнесом, і ваш чат-бот спілкується з клієнтами, то. Точність інформації – це не просто зручність, а наріжний камінь довіри. Неточна відповідь може дорого коштувати репутації. Уявіть собі: готель, який неправильно інформує про години роботи стійки реєстрації. Це – як початок історії з поганим фіналом. Безумовно,

А ще, оцінка – це ключ до майбутнього. Вона дозволяє зрозуміти, чи дійсно ваші удосконалення в ШІ є прогресивними. Цікаво, чи кожен крок на шляху – це крок у правильному напрямку. Одиниці вимірювання дозволяють вам бачити покращення та рухатись до мети.

Amazon Bedrock: Ваш Помічник у Світі ШІ

Для тих, хто бажає ступити у цей захопливий світ оцінки, Amazon Bedrock – ідеальний партнер. Звичайно, це повністю керований сервіс, де ви можете обрати найкращі моделі з ринку, включаючи лідерів від Amazon, Meta, Anthropic та інших. Чесно кажучи, це цілий набір інструментів, які роблять реалізацію ШІ ефективною.

Amazon Bedrock дає вам все: агенти, guardrails для безпеки, маршрутизацію підказок, бази знань RAG, управління підказками тощо.

Сьогодні ми будемо використовувати Amazon Bedrock для оцінки нашої власної RAG-системи, що використовуватиметься для інформації про готель.

Наш Проєкт: начебто, Готель та Його Політики

У, в такому дусі. Нашому прикладі, уявіть, що ми – власники готелю. У нас є багатосторінковий документ з правилами та умовами, щось на зразок. Наша мета: створити чат-бота для гостей, який зможе відповідати на питання. Це складний документ, у якому інформація прописана юридичною мовою. Тому важливо, щоб чат-бот не просто знаходив інформацію, а й зрозуміло та точно її інтерпретував.

Етапи Налаштування: Від AWS до Оцінки

Крок 1: Підготовка до роботи в AWS, якось так.

Якщо у вас ще немає свого акаунта в AWS, вам потрібно зареєструватись. Очевидно,

Після успішного входу в систему, ви використовуєте root user, але для роботи з оцінками потрібен IAM user. Дивно, iAM user – це ваш ключ доступу до ресурсів AWS.

• Створення IAM User:

  1. У рядок пошуку введіть “IAM” та клікніть на сервіс.
  2. В лівому меню виберіть “Users”.
  3. Натисніть “Create user”.
  4. Придумайте ім’я для користувача (наприклад, “Alex”).
  5. На наступних етапах виберіть “Add user to group”.
  6. Якщо у вас немає групи, створіть її (наприклад, з правами адміністратора).

• Підготовка доступу:

  1. У розділі “Security credentials” для вашого користувача ввімкніть доступ до консолі.
  2. Створіть пароль та збережіть URL для входу в систему як нового користувача.

наприклад,

Крок 2: Створення Бази Даних для Вашого Знання. Простіше кажучи,

Чат-бот потребує інформації проте нам потрібно підготувати контекст для нашого ШІ.

• S3 – ваш склад даних: S3. (Simple Storage Service) – це сервіс для зберігання даних. Тут ми зберігатимемо три ключові компоненти:

  1. Документ з політиками готелю.
  2. Підказки (питання/відповіді).
  3. Результати оцінки.

• Створення S3-бакетів:

  1. Відкрийте S3 сервіс.
  2. Натисніть “Create bucket” але
  3. Вкажіть назву (наприклад, “hotel-policy”, “hotel-prompts”, “eval-store”). Дивно,
  4. Далі, вам потрібно відредагувати “CORS” налаштування (Cross-Origin Resource. Sharing), щоб інші сервіси AWS десь так, могли мати доступ до бакетів. Фактично, наприклад, (Ви знайдите код-приклад в описі відео).

• Завантаження файлів:

  1. Завантажте документ з політиками готелю (у форматі PDF).
  2. Завантажте файл з підказками у форматі JSONL. В ньому містяться питання та еталонні відповіді (ground truth).

Крок 3: База Знань та Її Налаштування. Тобто,

Тепер, коли у вас є всі необхідні файли в S3, час створити базу знань для вашого чат-бота, десь так.

1. Створення Knowledge base:

   • У сервісі Amazon Bedrock, натисніть “Create knowledge base”.
   • Виберіть джерело даних – S3 bucket з політиками готелю.
   • Виберіть модель вбудовувань (embedding model) – наприклад, Amazon Titan Text Embeddings v2.
   • Створіть базу знань. Безумовно,

2. Синхронізація та Тестування:

   • Важливо: Синхронізуйте вашу базу знань. Чесно кажучи, відверто кажучи, це підготує дані до роботи з LLM.
   • Ви можете наприклад, протестувати базу знань, ставлячи питання безпосередньо в інтерфейсі. Фактично,

Крок 4: Створення Оцінки RAG-моделі.

Тепер, десь так, коли все підготовлено, настав час оцінювати! Щоб було ясно,

1. Перехід до сервісу “Evaluations”

   • Введіть слово “evaluations” в рядок пошуку в Amazon Bedrock.
   • У розділі “Features” оберіть “Amazon Bedrock feature evaluations”.
   • Клікніть на вкладку “Rag”.
   • Натисніть “Create”.

2. Налаштування оцінки:

   • Вкажіть ім’я та опис для вашої оцінки.
   • Виберіть модель для оцінювання але зверніть увагу: великі моделі оцінюють довше. Модель для оцінювання – Sonnet 3. 7v1.
   • Виберіть “Bedrock Knowledge Base” та базу знань, яку ви створили.
   • Оберіть “Retrieval and response generation”.
   • Виберіть LLM модель для генерації відповідей і наприклад, Nova Premiere 1. 0 проте
   • Визначте метрики оцінки. Можна обрати готові (наприклад, “correctness”, “helpfulness”) або створити власні (custom).
   • Виберіть джерело даних – S3 bucket з підказками.
   • Виберіть місце для результатів – S3 bucket, де будуть зберігатись результати оцінки.

3. Запуск оцінки:

   • Створіть завдання оцінки.

Крок 5: Аналіз Результатів та Висновки.

Дочекайтеся завершення оцінки. Після припустимо, завершення буде доступна детальна інформація.

• Перегляд результатів: Ви побачите оцінки за кожною метрикою (наприклад, “helpfulnes”, “correctness”). Справа в тому, що
• Деталізація: Можна проаналізувати відповіді з точки зору, як вони були сформовані, які частини документу було використано (reference), та чи відповідає відповідь ground truth (очікуваному результату).
• Розуміння: Кожна оцінка наприклад, буде супроводжуватись поясненням, чому модель отримала той чи інший бал.

Крок 6: Порівняння Моделей та Подальші Кроки.

Ви можете проводити кілька оцінок на різних моделях та порівнювати їх результати. Наприклад, бачите, порівняти продуктивність Nova Pro проти Nova Premiere. Це дозволить зрозуміти, яка модель краще підходить для ваших потреб. Відверто кажучи, очевидно,

Підсумки: Шлях до Досконалості

Оцінка – це не кінцева точка, а початок подорожі, типу того. Вона потрібна для масштабування вашого інтелекту. Аналізуючи результати, ви можете вносити зміни, покращувати уявіть собі, як базову модель так і базу знань, і покращувати показники. До речі,

За допомогою Amazon Bedrock та цього короткого керівництва, ви маєте. Можливість не тільки відстежувати ефективність, але й створювати найкращих чат-ботів та системи ШІ.

Аби зробити чатбот ще кращим, продовжуйте тестувати та покращувати його. Постійно експериментуйте з тобто, новими моделями, підказками та метриками. І пам’ятайте: кожна оцінка – це крок до. Досконалості, як припустимо, для тобто, вас, так і для вашого ШІ.