Amazon Bedrock-тың RAG бағалауы және AI-ны жетілдіру үшін судья ретіндегі LLM туралы не білуіңіз керек

Егер AI сізге жауаптар беріп қана қоймай, сол жауаптардың дұрыстығына көз жеткізу үшін өзін тексере алса ше? Жасанды интеллект жүйесі өзінің өнімділігін бағалай алатынын, көзқарасын өзгерте алатынын және оқуды жалғастыра алатынын елестетіп көріңіз - барлығы жылдам. Ғылыми-фантастикалық романнан шыққан нәрсе сияқты естіледі, солай емес пе? Бірақ факт - бұл нақты мәміле. Іс жүзінде бизнестің 85%-ы шешім қабылдауды жақсарту үшін AI-ға инвестиция салады және 2030 жылға қарай жасанды интеллект мазмұнын қабылдау 20 есе өседі деп күтілуде, бұл жүйелердің дәл, сенімді және өзін-өзі жетілдіруін қамтамасыз ету өте маңызды. Бұл мақсаттар Amazon's Bedrock және оның Retrieval-Augmented Generation (RAG) бағалауын және LLM-судья ретінде құрылымдарын инновациялық пайдалануының арқасында шындыққа айналуда. Енді мен сіздің не ойлайтыныңызды білемін: Біліңіз, өйткені біз бұл инновациялар AI-дағы сценарийді қалай өзгертетінін және анағұрлым интеллектуалды, бейімделгіш және сенімді жүйелерді қалай жасайтынын тереңірек зерттеп алмақпыз. «Бұл әсерлі естіледі, бірақ мен үшін бұл нені білдіреді? Сонымен, сіз әзірлеуші, бизнес көшбасшысы немесе жай ғана AI әуесқойы болсаңыз да, бұл сіз жіберіп алғыңыз келмейтін бір сапар. Бұл блогта біз Amazon Bedrock озық RAG әдістеріне терең назар аудара отырып, қалай өзгертіп жатқанын және Үлкен тілдік модельдерге енді өздерінің жұмысына төреші ретінде қалай өкілеттік берілгенін қарастырамыз. AI дамуын зерттеп, Бедроктың шынайы әлеуетін ашайық. Осы AI инновацияларының тереңдігін Amazon Bedrock дегеніміз не? Жылдам шолу Техникалық мәселелерге кіріспес бұрын, жерді тезірек сызып алайық. Amazon Bedrock Бұл әзірлеушілер мен ұйымдарға Anthropic, Stability AI және AI21 Labs сияқты кейбір үздік AI зертханаларының үлгілерін пайдаланып AI қолданбаларын құруға, масштабтауға және дәл реттеуге көмектесетін толық басқарылатын қызмет. Дөңгелекті қайта ойлап табудың қажеті жоқ — Bedrock сізге алдыңғы қатарлы AI технологияларына қосылу үшін қуатты, пайдалану оңай платформаны ұсынады, бұл сізді нөлден бастау кезіндегі бас ауруынан сақтайды. швейцариялық армия пышағы сияқты. генеративті AI Amazon Bedrock негізгі ерекшеліктері Әзірлеушілер әртүрлі пайдалану жағдайларына бейімделген, алдын ала дайындалған әр түрлі негізгі үлгілердің арасынан таңдай алады, соның ішінде сөйлесу AI, құжатты қорытындылау және т.б. Әртүрлі үлгілерге қол жеткізу: Bedrock негізгі инфрақұрылымды басқару қажеттілігін жояды, бұл әзірлеушілерге тек инновацияларға назар аударуға мүмкіндік береді. Серверсіз архитектура: меншік деректеріңізді пайдаланып, доменге қатысты талаптарды қанағаттандыру үшін үлгілерді дәл баптаңыз. Теңшеу мүмкіндігі: Amazon-ның сенімді бұлттық инфрақұрылымымен Bedrock кәсіпорын деңгейіндегі қауіпсіздікті және өсіп келе жатқан талаптарға сәйкес масштабтау мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Қауіпсіз және масштабталатын: Бірақ бұл жерде қызықты болады: Amazon AI-ны қол жетімді етумен ғана шектелмеді — олар оны RAG бағалауымен және LLM-судья ретінде толықтырды. Бұл екі мүмкіндік тек қоңыраулар мен ысқырықтар ғана емес, олар AI не істей алатынын қайта ойластыруға мүмкіндік беретін ойынды өзгертеді. Бөліп көрейік: RAG бағалауы – сіз үшін не бар? Retrieval-Augmented Generation (RAG) – бұл AI үлгілеріне ақылдырақ, жылдамырақ және дәлірек болуға көмектесу. Алдын ала дайындалған білімге ғана сенудің орнына, RAG AI-ға дерекқорлар, веб-сайттар немесе тіпті басқа AI жүйелері сияқты сыртқы көздерден нақты уақыттағы деректерді алуға мүмкіндік береді. Бұл AI-ға неғұрлым негізделген шешімдер қабылдауға және маңыздырақ жауаптар жасауға көмектесетін іздеу жүйесін беру сияқты. AI-дан соңғы трендтер туралы сұрағаныңызды елестетіп көріңіз. RAG көмегімен ол сізге жалпы жауап беріп қана қоймайды, ол өшеді, соңғы зерттеулерді табады, сенімді көздерден деректерді алады және ағымдағы фактілермен расталған жауап береді. Сапа инженериясы шешімдеріндегі Мысалы**, AI денсаулық сақтау саласындағы көшбасшы Ada Health** консультациялар кезінде соңғы зерттеулер мен медициналық ақпаратты алу үшін Бедроктың RAG құрылымын пайдаланады. Осылайша, сіз платформаны пайдаланған кезде, бұл әр медициналық қағазға бірден қол жеткізе алатын AI-мен жұмыс істейтін дәрігер сияқты. RAG неліктен маңызды? Дәстүрлі генеративті модельдер жиі галлюцинацияларды тудырады - бұл ақылға қонымды, бірақ шын мәнінде дұрыс емес жауаптар. RAG мұны төмендетеді: Галлюцинацияны жеңілдету Generative шығарған галлюцинациялар AI қолданбаларына, әсіресе денсаулық сақтау немесе қаржы сияқты маңызды салаларда сенімге нұқсан келтіруі мүмкін. Сыртқы білім көздерін біріктіру арқылы RAG AI жауаптарының нақты әлемдегі, жаңартылған деректерге негізделгенін қамтамасыз етеді. Мысалы, RAG қолдайтын медициналық чат-бот тек ескірген алдын ала дайындалған білімдерге сенудің орнына дәл кеңес беру үшін соңғы клиникалық нұсқауларды немесе зерттеу мақалаларын шығарып алады. Мәтінмәндік дәлдікті арттыру Дәстүрлі генеративті үлгілер оқу барысында үйренген үлгілерге негізделген нәтижелерді жасайды, олар әрқашан сұраудың нақты контекстімен сәйкес келмеуі мүмкін. Мәтінмәндік сәйкес ақпаратты шығарып алу арқылы RAG жасалған шығыстарды кіріс сұрауының арнайы талаптарымен теңестіреді. Мысалы, Заңды қолданбаларда RAG-мен жұмыс істейтін AI юрисдикцияға қатысты заңдарды шығарып алып, оларды жасалған жауапта дәл қолдана алады. Бақылауды қамтамасыз ету Стандартты генеративті үлгілердің маңызды шектеулерінің бірі - олардың нәтижелерінің ашықтығының болмауы. Пайдаланушылар берілген ақпараттың шығу тегіне жиі күмән келтіреді. RAG ақпаратты сыртқы көздерден алатындықтан, ол жауаптардың қадағалануы мен ашықтығын ұсына отырып, деректердің шығу тегін келтіре алады. Мысалы, RAG арқылы жұмыс істейтін электрондық коммерцияны ұсыну жүйесі тұтынушылардың пікірлеріне немесе соңғы сатып алуларға сілтеме жасау арқылы өнім ұсыныстарын түсіндіре алады. Нақты уақыттағы жаңартуларды қолдау Статикалық алдын ала дайындалған үлгілер соңғы жаңалықтар, саясат жаңартулары немесе пайда болған трендтер сияқты нақты әлемдегі өзгерістерге бейімделе алмайды. RAG жүйелері сыртқы дерекқорларға және API интерфейстеріне қол жеткізе отырып, пайдаланылатын ақпараттың ағымдағы және өзекті болуын қамтамасыз етеді. Мысалы, RAG қолдайтын қаржылық AI құралы нақты уақыттағы акциялардың өнімділігі мен жаңалықтар жаңартуларына негізделген нарық туралы түсінік бере алады. Арнайы және доменге арналған қолданбалар Әртүрлі салалар жоғары мамандандырылған және дәл жауаптарды қамтамасыз ету үшін AI жүйелерін талап етеді. Жалпы генеративті үлгілер әрқашан бұл қажеттіліктерді қанағаттандырмауы мүмкін. Доменге қатысты білімді алу арқылы RAG жауаптардың салалық талаптарға сәйкес келуін қамтамасыз етеді. Мысалы, Тұтынушыларға қолдау көрсетуде RAG қолдайтын чат-боттар нақты және жеке жауаптарды қамтамасыз ете отырып, өнімге арналған білім қорларынан жауаптар ала алады. Кешіктіру мәселелерін шешу Сыртқы көздерді біріктіру жауап беру уақытының баяулау қаупін тудырса, RAG жүйелері іздеу механизмдерін оңтайландыру, дәлдік пен тиімділікті теңестіру үшін дамыды. Amazon Bedrock сияқты кеңейтілген RAG құрылымдары үздіксіз пайдаланушы тәжірибесін қолдау үшін күту уақытын оңтайландыру әдістерін қамтиды. Мысалы, Нақты уақыттағы тілдегі аударма жүйесі жылдамдықты төмендетпей, сәйкес фразалар мен мәдени нюанстарды алу үшін RAG пайдаланады. Amazon Bedrock компаниясының RAG бағалау жүйесі Amazon Bedrock компаниясының RAG бағалау жүйесі RAG қолдайтын қолданбаларды жақсарту үшін жүйелі, метрикаға негізделген тәсілмен әртүрлі қиындықтарды шешеді. Мынадай: жақтау кіріс сұраудан шығыс жауапқа дейін үздіксіз құбыр желісін қамтамасыз ете отырып, іздеу және генерация құрамдастарын бағалайды. Ақырғыдан-соңғы метрикалар: : әзірлеушілер нормативтік сәйкестік немесе тұтынушылардың қанағаттанушылығы сияқты бірегей салаға немесе қолданба қажеттіліктеріне сәйкес келетін арнайы бағалау критерийлерін анықтай алады. Теңшелетін эталондар Бедрок құралдары іздеудің дәлдігін, ақпараттың өзектілігін және ең аз қолмен араласу арқылы жасалған жауаптардың үйлесімділігін бағалайды. Автоматтандырылған талдау: Үздіксіз кері байланыс механизмдері іздеу стратегияларын нақтылауға және уақыт өте келе үлгі нәтижелерін динамикалық жақсартуға көмектеседі. Кері байланыс циклдері: LLM-судья ретінде – AI-ның өзін-өзі тексеру генийі Енді одан да ойландыратын нәрсені қарастырайық: LLM-судья ретінде. Бұл туралы ойлап көріңіз: сіз математика емтиханын тапсырдыңыз деп елестетіңіз. Бірақ тойлаудың орнына, сенімді болу үшін тез оралып, жауаптарыңызды тексересіз. Бұл өзін-өзі бағалау мүмкіндігінің AI үшін істейтіні. LLMs енді өз өнімін бағалау және қажет болған жағдайда түзетулер енгізу мүмкіндігіне ие. Қателерді немесе сәйкессіздіктерді анықтау үшін адамның араласуын күтудің қажеті жоқ. Бұл өзін-өзі түзететін AI нақты уақыт режимінде жауаптарын өзгерте алады, дәлдік пен өзектілікті сол жерде жақсартады. 2024 жылы жүргізілген зерттеу өзін-өзі бағалауды қолданатын модельдер (мысалы, LLM-судья ретінде) сәйкес жауаптарды жасауда әріптестеріне қарағанда 40% дәлірек екенін көрсетті. Бұл өзін-өзі бағалау технологиясын қолданатын компаниялар шешім қабылдау процесін 30% жылдамырақ деп хабарлады. Бұл нақты уақыттағы шешімдерді, жылдамырақ нәтижелерді және, сайып келгенде, аз күтуді білдіреді. Ол неғұрлым көп деректерді өңдесе, соғұрлым ол ішкі көрсеткіштерге негізделген жауаптарын дәл реттей алады. LLM-судья ретінде негізгі мүмкіндіктері 1. Масштабтау мүмкіндігі LLM-судья ретіндегі ең маңызды аспектілерінің бірі оның бір уақытта деректердің үлкен көлемін өңдеу және бағалау мүмкіндігі болып табылады. Дәстүрлі бағалау әдістері көбінесе адамның уақытты қажет ететін аннотация процестерін қамтиды, олардың масштабтау мүмкіндігін шектейді. LLM-судья ретінде бұл шектеуді келесі жолдармен еңсереді: ол мыңдаған AI нәтижелерін параллельді түрде бағалайды, бұл сапаны бағалауға кететін уақытты айтарлықтай қысқартады. Бағалауды автоматтандыру: Бұл модельдер жекелендірілген ұсыныстар немесе нарықтық талдаулар сияқты күнделікті миллиондаған нәтижелерді жасайтын электрондық коммерция және қаржы сияқты салалар үшін өте қолайлы. Кең ауқымды орналастыруларды қолдау: Мысалы, Тұтынушыларға қызмет көрсетуде AI күніне 100 000 сұрауға жауап бере алады. LLM-судья ретінде бұл жауаптардың сәйкестігін, үнін және дәлдігін бірнеше сағат ішінде тиімді бағалай алады, бұл топтарға модельдерін масштабта нақтылауға көмектеседі. 2. Жүйелілік Бағалау процесіне субъективтілік немесе өзгермелілік әкелетін адамдық бағалаушылардан айырмашылығы, LLM-судья ретінде барлық нәтижелерде біркелкі стандарттарды қолданады. Бұл әрбір үлгінің бағалауы бірдей айдарларға сәйкес келуін қамтамасыз етеді, қиғаштықтар мен сәйкессіздіктерді жояды. фактілердің дәлдігі, тілдің еркіндігі немесе үннің сәйкестігі сияқты алдын ала анықталған критерийлерге негізделген бейтарап бағалауды қамтамасыз етеді. Мақсатты бағалау: итерациялық тестілеуді сенімдірек ететін әртүрлі деректер жиындары бойынша да дәйекті бағалаулар береді. Қайталанатын нәтижелер: Мысалы, Білім беруде AI арқылы жасалған викториналарды немесе оқу материалдарын орындылығы мен анықтығы үшін бағалау адам бағалаушыларына байланысты өзгеруі мүмкін. LLM-судья ретінде әрбір сынып пен пән бойынша осындай нәтижелерді бағалаудың біркелкілігін қамтамасыз етеді. 3. Жылдам қайталау Модельдік нәтижелер бойынша жылдам кері байланысты қамтамасыз ету арқылы LLM-a-a-a-a-judge әзірлеушілерге мәселелерді жылдам анықтауға және қажетті нақтылаулар жасауға мүмкіндік береді. Бұл қайталанатын тәсіл даму циклін жылдамдатады және AI жүйелерінің жалпы өнімділігін жақсартады. қателерді түзету уақытын қысқарта отырып, қателер немесе оңтайлы емес өнімділік туралы әрекетті кері байланысты ұсынады. Жедел түсініктер: өнімділік кемшіліктерін жылдам шешуге мүмкіндік беру арқылы AI қолданбасын орналастыруды жылдамдатады. Нарыққа шығу уақыты қысқарады: Мысалы, Құқықтық кеңес беруге арналған чатбот үшін LLM-судья ретінде жауаптардағы дәлсіздіктерді дереу белгілей алады немесе нәтижелердің юрисдикцияға қатысты нұсқаулардан ауытқып кеткенін анықтай алады, бұл жылдам түзетуге мүмкіндік береді. 4. Доменге бейімделу LLM-судья ретінде жалпы пайдалану істерімен шектелмейді; ол белгілі бір домендерде, салаларда немесе реттеуші орталарда нәтижелерді бағалауға бейімделуі мүмкін. Бұл икемділік оны домендік сараптама маңызды болатын мамандандырылған қолданбалар үшін баға жетпес етеді. Әзірлеушілер денсаулық сақтау немесе қаржылық ережелердегі сәйкестік стандарттары сияқты салалық қажеттіліктерге сәйкес бағалау критерийлерін конфигурациялай алады. Теңшелетін айдарлар: ғылыми мақалалар немесе қаржылық есептер сияқты жоғары техникалық мазмұнды бағалауға бейімделген. Нақты баптау опциялары: Мысалы, Денсаулық сақтау саласында LLM-a-a-a-judge AI арқылы жасалған диагностикалық ұсыныстарды заманауи клиникалық нұсқауларға сәйкес бағалай алады, бұл медициналық стандарттарды сақтауды қамтамасыз етеді және тәуекелдерді азайтады. Дәстүрлі бағалаудан артықшылықтар адам тәжірибесіне тәуелділікті айтарлықтай төмендетеді, шығындар мен уақытты қысқартады. Адамның тәуелділігінің төмендеуі: Жетілдірілген LLM-тер адам рецензенттерінен қашуы мүмкін нәзік мәселелерді немесе сәйкессіздіктерді анықтай алады. Жетілдірілген дәлдік: Үздіксіз кері байланыс модельдерге қажетті нәтижелерге сәйкес келетін динамикалық дамуға мүмкіндік береді. Итеративті оқыту: Неліктен бұл инновациялар маңызды? 1. AI сенімділігін арттыру RAG бағалауы да, LLM-судья ретінде де AI сенімділігі мәселесін тікелей шешеді. Фактілердің дәлдігіне, өзектілігіне және ашықтығына назар аудара отырып, бұл құралдар AI негізіндегі шешімдердің тек саналы ғана емес, сонымен қатар сенімді болуын қамтамасыз етеді. 2. AI дамуын демократияландыру Amazon Bedrock қол жетімді платформасы оның сенімді бағалау жүйелерімен біріктіріліп, барлық сараптама деңгейлеріндегі әзірлеушілерге күрделі инфрақұрылымды басқару жүктемесінсіз озық AI шешімдерін жасауға мүмкіндік береді. 3. AI қолдануды жеделдету Автоматтандырылған және масштабталатын бағалау механизмдерінің көмегімен әзірлеушілер AI қосымшаларын бұрын-соңды болмаған жылдамдықпен қайталап, орналастыра алады, бұл нарыққа шығу уақытын қысқартады. 4. Доменге тән қолданбаларды кеңейту Арнайы медициналық диагностикадан бастап жекелендірілген электрондық коммерция ұсыныстарына дейін бұл құралдар әзірлеушілерге AI үлгілерін бірегей пайдалану жағдайларына бейімдеуге мүмкіндік береді, бұл салаларға әсер етеді. Әлем бұл инновацияларды қалай қабылдауда? Осы теорияның қай жерде шындыққа сәйкес келетіні туралы сөйлесейік. Технология мен денсаулық сақтау саласындағы ең ірі есімдердің кейбірі бұл инновацияларды қабылдауда және мен сізге айта кетейін - бұл өтеледі. №1 Amazon-ның жеке электрондық коммерция алыптары AI негізіндегі электрондық коммерцияның пионері Amazon, жекелендірілген сауда көмекшісінің дәлдігін нақтылау үшін Bedrock's LLM-a-a-A-Judge пайдаланады. Өз өнімінің ұсыныстарын үздіксіз бағалай отырып және тұтынушылардың пікірлері негізінде бейімделе отырып, Amazon AI тұтынушылардың қанағаттануын арттыра отырып, нақты уақытта ұсыныстарына түзетулер енгізе алады. RAG құрылымы Amazon компаниясына ең соңғы өнім шолуларын, трендтерді және баға деректерін алуға мүмкіндік береді, бұл пайдаланушылардың ең өзекті және жаңартылған ұсыныстарды алуын қамтамасыз етеді. №2 Goldman Sachs және нақты уақыттағы қаржылық барлау Goldman Sachs, американдық қаржылық қызмет көрсету компаниясы Bedrock's RAG бағалауын өзінің AI-мен жұмыс істейтін тәуекелді бағалау құралына біріктірді. RAG пайдалану арқылы құрал нақты уақыттағы тәуекелді бағалауды қамтамасыз ету үшін соңғы қаржылық деректер мен нарықтық үрдістерді ала алады. LLM-as-a-a-judge көмегімен Goldman Sachs компаниясының AI үлгілері клиенттерге ұсынылатын инвестициялық стратегиялардың әрқашан деректермен қамтамасыз етілгенін және ағымдағы нарық конъюнктурасынан хабардар болуын қамтамасыз ете отырып, олардың болжамдарының дәлдігі мен өзектілігін үздіксіз бағалайды. Бедроктың RAG және LLM-судья ретіндегі қиындықтары мен қарастырулары Бұл жетістіктердің әлеуеті зор болғанымен, әлі де шешуді қажет ететін мәселелер бар: RAG сыртқы деректер көздеріне сүйенетіндіктен, бұл деректердің таза, сенімді және құпиялылық ережелеріне сәйкес болуын қамтамасыз ету өте маңызды. Деректер құпиялылығы: барлық AI үлгілері сияқты, Бедрок жүйелерін, әсіресе өзін-өзі бағалау механизмдері бұрыннан бар модель кемшіліктерін күшейте алатын болса, үнемі қадағалануы керек. Модельдің ауытқуы: Bedrock AI интеграциясын жеңілдетсе де, кәсіпорындар RAG бағалауын және LLM-ді судья ретінде бірнеше модельдер мен салаларда масштабтаудың шығындар салдарын ескеруі керек. Масштабтау және құн: Болашақ: байлау, өйткені біз енді ғана басталып жатырмыз Сонымен, біз бұл жерден қайда барамыз? Amazon Bedrock дәл қазір қаншалықты күшті болса, алдағы жол одан да қызықты. Күрделі өзін-өзі бағалау жүйелерін, жылдамырақ және дәлірек деректерді іздеу әдістерін және осы құралдардың салаларда кеңірек қолданылуын күтіңіз. Денсаулық сақтауда, қаржыда, электрондық коммерцияда немесе технологияда болсаңыз да, Bedrock AI жүйелеріне жағдай жасайды, олар жай ғана жұмыс істемейді, олар сізбен бірге дамиды. Бірақ мойындайық: LLM өздігінен мінсіз емес. Шынайы жарқырауы үшін оларға дұрыс тестілеу, дұрыс оңтайландыру және дұрыс инженерия қажет. жәй ғана құсбелгі қою ғана емес, бұл олардың шынайы әлеуетін ашу туралы. -да біз тек функционалдық үлгілермен ғана шектелмейміз; біз өнімділікті жақсарту және әсерді арттыру үшін әр қабатты талдай отырып, жердің астына терең сүңгеміз. 25+ жылдан астам инженерлік жетістігімен біз AI-ны «жеткілікті жақсыдан» нағыз жаңашылға айналдыруды өз миссиямызға айналдырдық. LLMs тестілеу Indium