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. Сьогодні ми зануримося у захоплюючий світ оцінки LLM, зокрема RAG-моделей, що живлять ваші чат-боти.

Чому Оцінка – Це Ключ?

У світі ШІ, як і в живописі, без вимірювання неможливо прогресувати. Ось чому оцінка – ваш компас. 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.

А ще, оцінка – це ключ до майбутнього. Вона дозволяє зрозуміти, чи дійсно ваші удосконалення в ШІ є прогресивними. 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. Це повністю керований сервіс, де ви можете обрати найкращі моделі з ринку, включаючи лідерів від Amazon, Meta, Anthropic та інших. 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: Готель та Його Політики

У нашому прикладі, уявіть, що ми – власники готелю. У нас є багатосторінковий документ з правилами та умовами. 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.

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

Після успішного входу в систему, ви використовуєте root user, але для роботи з оцінками потрібен IAM user. 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.

Крок 2: Створення Бази Даних для Вашого Знання.

Чат-бот потребує інформації. 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”.
  3. Вкажіть назву (наприклад, “hotel-policy”, “hotel-prompts”, “eval-store”).
  4. Далі, вам потрібно відредагувати “CORS” налаштування (Cross-Origin Resource Sharing), щоб інші сервіси AWS могли мати доступ до бакетів. (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.

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

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.

2. Синхронізація та Тестування:

   • Важливо: Синхронізуйте вашу базу знань. Це підготує дані до роботи з LLM.
   • Ви можете протестувати базу знань, ставлячи питання безпосередньо в інтерфейсі.

Крок 4: Створення Оцінки RAG-моделі.

Тепер, коли все підготовлено, настав час оцінювати!

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. 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. Наприклад, Nova Premiere 1.0.
   • 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 завершення буде доступна детальна інформація.

• Перегляд результатів: Ви побачите оцінки за кожною метрикою (наприклад, “helpfulnes”, “correctness”).
• 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 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, порівняти продуктивність Nova Pro проти Nova Premiere. Це дозволить зрозуміти, яка модель краще підходить для ваших потреб.

Підсумки: Шлях до Досконалості

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

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 новими моделями, підказками та метриками. І пам’ятайте: кожна оцінка – це крок до досконалості, як для вас, так і для вашого ШІ.