Optimización de la Personalización del Usuario con Amazon Bedrock
La creciente evolución de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) está planteando desafíos significativos para las organizaciones al seleccionar el modelo más adecuado para cada caso de uso específico. Esto incluye la optimización de prompts para garantizar calidad y coste, así como la adaptación a las capacidades cambiantes de los modelos y la personalización de las respuestas para diferentes usuarios. Beekeeper, una empresa centrada en el trabajo digital, ha abordado estos desafíos mediante la implementación de un sistema automatizado que evalúa continuamente modelos y prompts, optimizando así la experiencia del usuario.
La selección del modelo y del prompt no es una decisión única; es un proceso dinámico que debe adaptarse a las variaciones en modelos, precios y requisitos. Para ayudar a las empresas, Beekeeper ha desarrollado una solución alimentada por Amazon Bedrock que clasifica en tiempo real las combinaciones de modelos y prompts, dirigiendo cada solicitud al mejor candidato para cada uso específico.
La Solución de Beekeeper
El sistema de Beekeeper se enfoca en dos fases principales: la creación de un ranking básico de modelos y la personalización mediante retroalimentación del usuario. Utilizando componentes de AWS, como Amazon EventBridge y AWS Lambda, Beekeeper ha creado un entorno que evalúa constantemente la calidad, coste y velocidad de las respuestas generadas.
La optimización continua se logra mediante la evaluación de combinaciones de modelo y prompt, donde las opciones se clasifican y se envían para validación manual. La incorporación de feedback del usuario permite personalizar las respuestas, mejorando así la calidad del servicio. Este enfoque no solo optimiza el rendimiento, sino que también asegura que las soluciones se adapten a las necesidades específicas de los usuarios.
Criterios de Evaluación en la Optimización
Beekeeper ha definido criterios de evaluación que son fundamentales para medir la efectividad de las combinaciones de modelos y prompts. Entre estos criterios se incluyen:
- Ratio de compresión: Evalúa la longitud del resumen en relación con el texto original, premiando la adherencia a longitudes objetivo.
- Presencia de ítems de acción: Asegura que los ítems de acción específicos del usuario se identifiquen claramente.
- Ausencia de alucinaciones: Valida la precisión y consistencia de los hechos presentados.
- Comparación vectorial: Evalúa la similitud semántica con resultados ideales generados por humanos.
Ejemplo Práctico: Resumen de Chats
Una aplicación práctica de este sistema es el resumen de chats. Cuando un trabajador regresa de su turno, puede encontrarse con numerosos mensajes sin leer. En lugar de leer cada uno, puede solicitar un resumen que genera una visión concisa de los puntos importantes y los ítems de acción relevantes. Este proceso requiere que el sistema entienda el contexto de la conversación, reconozca los puntos clave y presente la información de manera clara, todo mientras se adapta a las preferencias del usuario.
Implementación de la Solución
Para construir su solución, Beekeeper emplea diversos componentes de AWS que permiten una gestión eficaz y escalable del sistema. Esto incluye:
- Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS): Para la orquestación de contenedores.
- Amazon Relational Database Service (RDS): Para el almacenamiento de datos.
- Amazon Mechanical Turk: Para la validación manual de resultados.
El flujo de trabajo comienza con la creación de un ranking básico, seguido de un proceso de mutación de prompts que permite adaptar las solicitudes a las especificaciones del usuario sin comprometer la calidad general.
Beneficios de la Solución de Beekeeper
La principal ventaja de la solución de Beekeeper es su capacidad para evolucionar rápidamente y adaptarse a las necesidades de los usuarios. Al automatizar el proceso de selección de modelos y prompts, se reduce la carga manual y se acorta el ciclo de retroalimentación, lo que permite mejoras específicas para cada usuario o grupo. Este enfoque no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que también permite a los usuarios desarrollar su propio estilo de comunicación, lo que potencia la experiencia general.
En resumen, la implementación de un sistema automatizado de evaluación y optimización, como el desarrollado por Beekeeper, es fundamental para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo las capacidades de los LLMs en un entorno empresarial en constante cambio. Las empresas que buscan optimizar la selección de modelos y la ingeniería de prompts pueden beneficiarse enormemente de este enfoque, utilizando servicios de AWS para construir un sistema que evoluciona continuamente con las necesidades del usuario.
Fuente: Cómo Beekeeper optimizó la personalización del usuario con Amazon Bedrock
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista. Imagen generada por IA.
