Desarrollar agentes inteligentes capaces de comprender y responder eficazmente a las consultas de los usuarios es una tarea desafiante que demanda una planeación cuidadosa y una ejecución en diversas etapas. Ya sea que se trate de un chatbot para atención al cliente o de un asistente virtual, es crucial considerar varios aspectos, desde la definición del alcance y las capacidades del agente hasta el diseño de una infraestructura robusta y escalable.
Una serie de dos partes discute las mejores prácticas para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa usando Amazon Bedrock Agents. Estos agentes permiten el desarrollo de aplicaciones al orquestar tareas en varios pasos, utilizando el razonamiento de los modelos de base para descomponer las tareas requeridas en secuencias manejables. Los desarrolladores proveen instrucciones para crear un plan de orquestación, implementado a través de APIs empresariales y acceso a bases de conocimiento para proporcionar respuestas efectivas a los usuarios.
El primer enfoque de esta serie se centra en la creación de agentes precisos y confiables, mientras que el segundo explora aspectos arquitectónicos y prácticas durante el ciclo de desarrollo. Un elemento crucial es la recolección de datos de verdad fundamental, aquellas observaciones reales usadas para evaluar el funcionamiento de un modelo o sistema. Antes de iniciar la construcción de un agente, es vital recolectar interacciones que nutrirán todo el ciclo de vida del agente.
Definir el alcance de cada agente, incluidas las tareas que deben o no deben manejar, también es esencial. Esto implica identificar funciones primarias, limitaciones, formatos de entrada y salida esperados para establecer expectativas y guiar el proceso de desarrollo.
En términos arquitectónicos, es preferible desarrollar agentes pequeños y específicos que puedan interactuar entre sí, en lugar de uno monolítico. Este enfoque mejora la modularidad y mantenibilidad, facilita las pruebas y depuración, permite usar diferentes modelos de IA para tareas específicas y mejora la escalabilidad del sistema.
Por otro lado, es crucial planificar detalladamente la experiencia del usuario, estableciendo el tono y la presentación del agente para asegurar interacciones consistentes y atractivas que estén alineadas con la identidad de la marca.
La comunicación clara es esencial para la eficacia de los agentes de IA. Emplear lenguaje directo y proporcionar ejemplos precisos para conceptos complejos asegura que las funciones y las interacciones con las bases de conocimiento se definan con claridad.
Integrar estos agentes con las bases de conocimiento existentes, como Amazon Bedrock Knowledge Bases, puede aumentar significativamente la precisión y relevancia de las respuestas, citando fuentes autorizadas y reduciendo la necesidad de actualizaciones frecuentes del modelo.
Para evaluar la efectividad de un agente de IA, es fundamental definir criterios específicos de evaluación, incluyendo precisión de respuesta, tasa de cumplimiento de tareas, latencia y coherencia en las conversaciones, entre otros. La evaluación humana también es vital, ofreciendo retroalimentación cualitativa sobre aspectos más difíciles de medir automáticamente.
Finalmente, la mejora continua es crucial. Probar, recolectar retroalimentación y refinar el rendimiento del agente son esenciales para el exitoso desarrollo de agentes de IA orientados al usuario con Amazon Bedrock. Planificar pruebas A/B y crear grupos de prueba durante el despliegue son componentes clave de este proceso iterativo. Cumplir con estas prácticas es determinante para el éxito al desarrollar aplicaciones robustas de inteligencia artificial generativa.
