מה שאתה צריך לדעת על הערכת RAG של Amazon Bedrock ועל LLM-as-a-judge לקידום בינה מלאכותית

מה אם AI יכול לא רק לתת לך את התשובות אלא גם לבדוק את עצמו כדי לוודא שהתשובות הללו נכונות? רק תארו לעצמכם אם מערכת בינה מלאכותית יכולה להעריך את הביצועים שלה, לשנות את הגישה שלה ולהמשיך ללמוד - הכל תוך כדי תנועה.

נשמע כמו משהו ישר מתוך רומן מדע בדיוני, לא? אבל העובדה היא - זו עסקה אמיתית. למעשה, 85% מהעסקים משקיעים בבינה מלאכותית כדי לשפר את קבלת ההחלטות, ועם אימוץ תוכן שנוצר בינה מלאכותית צפוי לגדול פי 20 עד 2030, הבטחת המערכות הללו מדויקות, אמינות ושיפור עצמי היא קריטית.

מטרות אלו הופכות למציאות הודות ל-Bedrock של אמזון והשימוש החדשני שלה בהערכת Retrieval-Augmented Generation (RAG) ומסגרות LLM-as-a-judge.

עכשיו, אני יודע מה אתה חושב: "זה נשמע מרשים, אבל מה זה בעצם אומר עבורי? ובכן, התכווננו כי אנחנו עומדים לצלול לעומק כיצד החידושים הללו הופכים את התסריט ב-AI ויוצרים מערכות אינטליגנטיות, ניתנות להתאמה ואמינות יותר.

אז, בין אם אתה מפתח, מנהיג עסקי, או סתם חובב AI סקרן, זו רכיבה אחת שאתה לא רוצה לפספס.

בבלוג זה, נחקור כיצד אמזון Bedrock מעצבת מחדש את פיתוח הבינה המלאכותית עם התמקדות עמוקה בטכניקות RAG מתקדמות וכיצד מוסמכים כעת מודלים של שפה גדולה לשמש כשופטים לביצועים שלהם.

בואו נחקור את העומק של חידושי הבינה המלאכותית הללו ונגלה את הפוטנציאל האמיתי של Bedrock.

מהו אמזון יסוד? סקירה מהירה

לפני שנצלול לעניינים הטכניים, בואו ניקח את השטח במהירות. Amazon Bedrock הוא כמו האולר השוויצרי של AI גנרטיבי . זהו שירות מנוהל במלואו המסייע למפתחים וארגונים לבנות, להרחיב ולכוון יישומי בינה מלאכותית באמצעות מודלים מכמה ממעבדות הבינה המלאכותית המובילות כמו Anthropic, Stability AI ו-AI21 Labs. אין צורך להמציא את הגלגל מחדש - Bedrock נותן לך פלטפורמה חזקה וקלה לשימוש לחיבור לטכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות, וחוסכת ממך את כאב הראש של להתחיל מאפס.

תכונות הליבה של אמזון

1. גישה למודלים מגוונים: מפתחים יכולים לבחור מתוך מגוון מודלים בסיסיים שהוכשרו מראש המותאמים למקרי שימוש שונים, כולל בינה מלאכותית לשיחה, סיכום מסמכים ועוד.
2. ארכיטקטורה ללא שרתים: Bedrock מבטל את הצורך בניהול התשתית הבסיסית, ומאפשר למפתחים להתמקד אך ורק בחדשנות.
3. התאמה אישית: כוונן מודלים כדי לעמוד בדרישות ספציפיות לתחום באמצעות הנתונים הקנייניים שלך.
4. מאובטח וניתן להרחבה: עם תשתית הענן החזקה של אמזון, Bedrock מבטיח אבטחה ברמה ארגונית ויכולת קנה מידה עם הדרישות הגוברת.

אבל כאן זה נהיה מרגש: אמזון לא הסתפקה רק בהנגשת בינה מלאכותית - היא הטעינה אותה עם הערכת RAG ו-LLM-as-a-Judge. שתי התכונות הללו אינן רק פעמונים ושריקות - הן מחליפי משחקים שיגרמו לך לחשוב מחדש מה בינה מלאכותית יכולה לעשות.

בואו נפרק את זה: הערכת RAG - מה יש בזה בשבילך?

Generation-Augmented Retrieval-Augmented (RAG) עוסק כולו בסיוע למודלים של AI להיות חכמים יותר, מהירים יותר ומדויקים יותר. במקום להסתמך רק על ידע מיומן מראש, RAG מאפשרת ל-AI למשוך נתונים בזמן אמת ממקורות חיצוניים כמו מסדי נתונים, אתרי אינטרנט או אפילו מערכות AI אחרות. זה כמו לתת ל-AI שלך מנוע חיפוש שיעזור לו לקבל החלטות מושכלות יותר וליצור תשובות רלוונטיות יותר.

תאר לעצמך שאתה שואל AI על המגמות האחרונות בתחום פתרונות הנדסה איכותיים . עם RAG, זה לא רק נותן לך תגובה גנרית - זה יוצא החוצה, מוצא את המחקר העדכני ביותר, שואב נתונים ממקורות מהימנים ונותן לך תשובה מגובה בעובדות עדכניות.

לדוגמה**, Ada Health**, מובילה בתחום הבריאות בבינה מלאכותית, משתמשת במסגרת RAG של Bedrock כדי למשוך את המחקר והמידע הרפואי העדכני ביותר במהלך התייעצויות. לכן, כשאתה משתמש בפלטפורמה, זה כמו שיש לך רופא מבוסס בינה מלאכותית עם גישה לכל נייר רפואי שם בחוץ - באופן מיידי.

מדוע RAG חשוב?

מודלים גנרטיביים מסורתיים מייצרים לעתים קרובות הזיות - תגובות שנשמעות סבירות אך אינן נכונות עובדתית. RAG מפחית זאת על ידי:

1. הזיות מקלות

הזיות המיוצרות על ידי Generative יכולות לערער את האמון ביישומי AI, במיוחד בתחומים קריטיים כמו בריאות או פיננסים. על ידי שילוב מקורות ידע חיצוניים, RAG מבטיח שהתגובות של ה-AI מבוססות על נתונים עדכניים בעולם האמיתי.

לְדוּגמָה,

צ'אט בוט רפואי המופעל על ידי RAG מאחזר את ההנחיות הקליניות העדכניות ביותר או מאמרי המחקר כדי לספק עצות מדויקות במקום להסתמך רק על ידע מיושן מראש.

2. שיפור הדיוק ההקשרי

מודלים גנרטיביים מסורתיים מייצרים תפוקות המבוססות על הדפוסים שהם למדו במהלך האימון, אשר לא תמיד מתאימים להקשר הספציפי של שאילתה. על ידי שליפת מידע רלוונטי להקשר, RAG מיישר את התפוקות שנוצרו עם הדרישות הספציפיות של שאילתת הקלט.

לְדוּגמָה,

ביישומים משפטיים, AI המופעל על ידי RAG יכול לאחזר חוקים ספציפיים לתחום שיפוט וליישם אותם במדויק בתגובה שנוצרה.

3. מתן מעקב

אחת המגבלות המשמעותיות של מודלים גנרטיביים סטנדרטיים היא חוסר השקיפות בתפוקותיהם. משתמשים לעתים קרובות מפקפקים במקור המידע שסופק. מכיוון ש- RAG שואבת מידע ממקורות חיצוניים, היא יכולה לצטט את מקור הנתונים, ומציעה מעקב ושקיפות בתגובות.

לְדוּגמָה,

מנוע המלצות למסחר אלקטרוני המופעל על ידי RAG יכול להסביר הצעות למוצרים על ידי התייחסות לביקורות לקוחות או רכישות אחרונות.

4. תמיכה בעדכונים בזמן אמת

מודלים סטטיים מאומנים מראש אינם יכולים להסתגל לשינויים בעולם האמיתי, כגון חדשות מתקדמות, עדכוני מדיניות או מגמות מתפתחות. מערכות RAG ניגשות למאגרי מידע חיצוניים וממשקי API, ומבטיחות שהמידע המשמש עדכני ורלוונטי.

לְדוּגמָה,

כלי AI פיננסי המופעל על ידי RAG יכול לספק תובנות שוק המבוססות על ביצועי מניות בזמן אמת ועדכוני חדשות.

5. יישומים מותאמים וספציפיים לתחום

תעשיות שונות דורשות מערכות בינה מלאכותית לספק תגובות מיוחדות ומדויקות ביותר. מודלים גנרטיביים עשויים שלא תמיד לענות על צרכים אלה. על ידי שליפת ידע ספציפי לתחום, RAG מבטיח שהתגובות יתאימו לדרישות התעשייה.

לְדוּגמָה,

בתמיכת לקוחות, צ'אטבוטים התומכים ב-RAG יכולים למשוך תשובות מבסיסי ידע ספציפיים למוצר, ולהבטיח תגובות מדויקות ומותאמות אישית.

6. טיפול בחששות חביון

בעוד ששילוב מקורות חיצוניים מציג את הסיכון לזמני תגובה איטיים יותר, מערכות RAG התפתחו כדי לייעל את מנגנוני השליפה, איזון דיוק ויעילות. מסגרות RAG מתקדמות, כמו אלו באמזון Bedrock, משלבות טכניקות אופטימיזציה של חביון כדי לשמור על חווית משתמש חלקה.

לְדוּגמָה,

מערכת תרגום שפה בזמן אמת משתמשת ב- RAG כדי להביא ביטויים וניואנסים תרבותיים רלוונטיים מבלי להתפשר על המהירות.

מסגרת הערכת RAG של Amazon Bedrock

מסגרת ה-RAG Evaluation של Amazon Bedrock מתמודדת עם אתגרים שונים עם גישה שיטתית מונעת מדדים לשיפור יישומים התומכים ב-RAG. כך:

1. מדדי מקצה לקצה: המסגרת מעריכה הן רכיבי אחזור והן רכיבים, ומבטיחה צנרת חלקה משאילתת קלט לתגובת פלט.
2. אמות מידה הניתנות להתאמה אישית : מפתחים יכולים להגדיר קריטריוני הערכה ספציפיים שיתאימו לצרכי תעשייה או יישומים ייחודיים, כגון ציות לרגולציה או שביעות רצון לקוחות.
3. ניתוח אוטומטי: הכלים של Bedrock מעריכים את דיוק השליפה, רלוונטיות המידע והקוהרנטיות של תגובות שנוצרו עם התערבות ידנית מינימלית.
4. לולאות משוב: מנגנוני משוב מתמשכים עוזרים לחדד אסטרטגיות שליפה ולשפר את תפוקות המודל באופן דינמי לאורך זמן.

LLM-as-a-Judge - הגאונות הבודקת את עצמה של AI

עכשיו, בואו נסתכל על משהו אפילו יותר מעורר מחשבה: LLM-as-a-Judge. תחשוב על זה כך: תאר לעצמך שזה עתה עברת את הבחינה שלך במתמטיקה. אבל במקום לחגוג, אתה חוזר במהירות ובודק את התשובות שלך, רק ליתר ביטחון. זה בעצם מה שתכונת ההערכה העצמית הזו עושה עבור AI.

ל-LLMs יש כעת את היכולת להעריך את התפוקה שלהם ולבצע התאמות לפי הצורך. לא עוד לחכות להתערבות אנושית כדי לתפוס שגיאות או חוסר עקביות. AI המתקן את עצמו יכול להתאים את התשובות שלו בזמן אמת, ולשפר את הדיוק והרלוונטיות במקום.

מחקר משנת 2024 מצא שמודלים המשתמשים בהערכה עצמית (כמו LLM-as-a-Judge) היו מדויקים יותר ב-40% ביצירת תגובות רלוונטיות מאשר עמיתיהם. חברות הממנפות את הטכנולוגיה הזו להערכה עצמית דיווחו על תהליך קבלת החלטות מהיר ב-30%. המשמעות היא פתרונות בזמן אמת, תוצאות מהירות יותר, ובסופו של דבר, פחות המתנה.

ככל שהוא מעבד יותר נתונים, כך הוא יכול לכוונן את התגובות שלו על סמך מדדים פנימיים.

תכונות עיקריות של LLM-as-a-Judge

1. מדרגיות

אחד ההיבטים הקריטיים ביותר של LLM-as-a-Judge הוא היכולת שלו לעבד ולהעריך כמויות עצומות של נתונים בו-זמנית. שיטות הערכה מסורתיות כרוכות לעתים קרובות בתהליכי הערות אנושיים שגוזלים זמן, ומגבילים את יכולת הקנה המידה שלהם. LLM-as-a-Judge מתגבר על מגבלה זו על ידי:

• אוטומציה של הערכה: היא מעריכה אלפי תפוקות בינה מלאכותית במקביל, ומפחיתה באופן דרמטי את הזמן המושקע בהערכת איכות.
• תמיכה בפריסות בקנה מידה גדול: זה אידיאלי עבור תעשיות כמו מסחר אלקטרוני ופיננסים, שבהם מודלים מייצרים מיליוני תפוקות מדי יום, כגון המלצות מותאמות אישית או ניתוחי שוק.

לְדוּגמָה,

בשירות לקוחות, AI עשוי לייצר תשובות ל-100,000 שאילתות ביום. LLM-as-a-Judge יכול להעריך ביעילות את הרלוונטיות, הטון והדיוק של התגובות הללו בתוך שעות, ועוזר לצוותים לחדד את המודלים שלהם בקנה מידה.

2. עקביות

בניגוד למעריכים אנושיים, שעשויים להביא סובייקטיביות או שונות לתהליך ההערכה, LLM-as-a-Judge מיישם סטנדרטים אחידים בכל התפוקות. זה מבטיח שכל הערכת מודל תואמת לאותה רובריקה, ומבטלת הטיות וחוסר עקביות.

• ציון אובייקטיבי: מספק הערכות חסרות פניות המבוססות על קריטריונים מוגדרים מראש כגון דיוק עובדתי, שטף שפה או התאמה של הטון.
• תוצאות הניתנות לחזרה: מספק הערכות עקביות אפילו על פני מערכי נתונים שונים, מה שהופך את הבדיקות האיטרטיביות לאמינות יותר.

לְדוּגמָה,

בתחום החינוך, הערכת חידונים או חומרי הוראה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית לצורך התאמה ובהירות יכולה להשתנות עם תלמידי כיתות אנושיים. LLM-as-a-Judge מבטיח אחידות בהערכת תפוקות כאלה עבור כל כיתה ומקצוע.

3. איטרציה מהירה

על ידי מתן משוב כמעט מיידי על תפוקות המודל, LLM-as-a-Judge מאפשר למפתחים לזהות בעיות במהירות ולבצע חידודים הדרושים. גישה איטרטיבית זו מאיצה את מחזור הפיתוח ומשפרת את הביצועים הכוללים של מערכות AI.

• תובנות מיידיות: מציע משוב שניתן לפעול על שגיאות או ביצועים לא אופטימליים, ומצמצם את זמן ניפוי הבאגים.
• זמן יציאה לשוק קצר יותר: מזרז את פריסת יישומי בינה מלאכותית על ידי מתן אפשרות לפתרון מהיר של פערי ביצועים.

לְדוּגמָה,

עבור צ'אטבוט שנועד לספק ייעוץ משפטי, ה-LLM-as-a-judge יכול לסמן מיד אי דיוקים בתגובות או לזהות מתי הפלטים חורגים מהנחיות ספציפיות לתחום שיפוט, מה שמאפשר תיקונים מהירים.

4. התאמה לתחום

LLM-as-a-Judge אינו מוגבל למקרי שימוש כלליים; ניתן להתאים אותו להערכת תפוקות בתוך תחומים ספציפיים, תעשיות או סביבות רגולטוריות. גמישות זו הופכת אותו לבעל ערך רב עבור יישומים מיוחדים שבהם מומחיות בתחום חיונית.

• קריטריונים מותאמים אישית: מפתחים יכולים להגדיר קריטריונים להערכה כדי שיתאימו לצרכים הספציפיים לתעשייה, כגון תקני תאימות בתחום הבריאות או תקנות פיננסיות.
• אפשרויות כוונון עדין: ניתן להסתגל להערכת תוכן טכני ביותר כמו מאמרים מדעיים או דוחות כספיים.
  

לְדוּגמָה,

בתעשיית הבריאות, LLM-as-a-Judge יכול להעריך הצעות אבחון שנוצרו בינה מלאכותית מול הנחיות קליניות עדכניות, תוך הבטחת עמידה בסטנדרטים רפואיים תוך מזעור סיכונים.

יתרונות על פני הערכה מסורתית

1. תלות אנושית מופחתת: מוריד באופן משמעותי את התלות במומחיות אנושית, מקצץ בעלויות ובזמן.
2. דיוק משופר: לימודי LLM מתקדמים יכולים לזהות בעיות עדינות או חוסר עקביות שעלולות לחמוק מבוקר אנושי.
3. למידה איטרטיבית: משוב מתמשך מאפשר למודלים להתפתח באופן דינמי, תוך התאמה הדוק עם התוצאות הרצויות.

למה החידושים האלה חשובים?

1. שיפור אמינות הבינה המלאכותית

גם RAG Evaluation וגם LLM-as-a-Judge עוסקים ישירות באתגר של אמינות בינה מלאכותית. על ידי התמקדות בדיוק עובדתי, רלוונטיות ושקיפות, הכלים הללו מבטיחים שהחלטות מונעות בינה מלאכותית אינן רק אינטליגנטיות אלא גם אמינות.

2. דמוקרטיזציה של פיתוח בינה מלאכותית

הפלטפורמה הנגישה של Amazon Bedrock, בשילוב עם מסגרות ההערכה החזקות שלה, מעצימה מפתחים בכל רמות המומחיות ליצור פתרונות AI מתקדמים ללא הנטל של ניהול תשתית מורכבת.

3. האצת פריסת AI

עם מנגנוני הערכה אוטומטיים וניתנים להרחבה, מפתחים יכולים לבצע ולפרוס יישומי AI במהירויות חסרות תקדים, ולצמצם את זמן היציאה לשוק.

4. העצמת יישומים ספציפיים לתחום

מאבחון רפואי מיוחד ועד המלצות מסחר אלקטרוני מותאמות אישית, הכלים הללו מאפשרים למפתחים להתאים מודלים של בינה מלאכותית למקרי שימוש ייחודיים, מה שמביא להשפעה בין תעשיות.

איך העולם מאמץ את החידושים הללו?

בואו נדבר על המקום שבו כל התיאוריה הזו פוגשת את המציאות. כמה מהשמות הגדולים ביותר בתחום הטכנולוגיה והבריאות כבר מאמצים את החידושים האלה ותנו לי לומר לכם - זה משתלם.

#1 ענקי המסחר האלקטרוני של אמזון

אמזון, חלוצת המסחר האלקטרוני מונע בינה מלאכותית, משתמשת ב-LLM-as-a-Judge של Bedrock כדי לחדד את הדיוק של עוזר הקניות המותאם אישית שלה. על ידי הערכה מתמדת של המלצות המוצר שלה והתאמה בהתבסס על משוב לקוחות, ה-AI של אמזון יכול לבצע התאמות בזמן אמת להצעות שלה, ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.

מסגרת RAG מאפשרת לאמזון לאחזר את סקירות המוצרים, המגמות ונתוני התמחור העדכניים ביותר, מה שמבטיח שהמשתמשים יקבלו את ההמלצות הרלוונטיות והעדכניות ביותר.

#2 גולדמן זאקס ומודיעין פיננסי בזמן אמת

גולדמן זאקס, חברת שירותים פיננסיים אמריקאית שילבה את הערכת RAG של Bedrock בכלי הערכת סיכונים המופעל על ידי בינה מלאכותית. באמצעות RAG, הכלי יכול למשוך את הנתונים הפיננסיים העדכניים ביותר ואת מגמות השוק כדי לספק הערכות סיכונים בזמן אמת. עם LLM-as-a-Judge, מודלים הבינה המלאכותית של גולדמן זאקס מעריכים באופן רציף את הדיוק והרלוונטיות של התחזיות שלהם, ומבטיחים שאסטרטגיות ההשקעה המסופקות ללקוחות תמיד מגובות בנתונים ומבוססות על תנאי השוק הנוכחיים.

אתגרים ושיקולים עבור RAG ו-LLM של Bedrock

אמנם הפוטנציאל להתקדמות אלה הוא עצום, אך עדיין יש אתגרים שיש לטפל בהם:

1. פרטיות נתונים: מכיוון ש- RAG מסתמכת על מקורות נתונים חיצוניים, חיוני להבטיח שהנתונים האלה נקיים, מהימנים ותואמים לתקנות הפרטיות.
2. הטיית מודל: כמו כל דגמי הבינה המלאכותית, יש לנטר כל הזמן את המערכות של Bedrock לצורך הטיה, במיוחד כאשר מנגנוני הערכה עצמיים יכולים להגביר את הפגמים הקיימים במודל.
3. מדרגיות ועלות: בעוד Bedrock מפשט את שילוב הבינה המלאכותית, עסקים חייבים לשקול את השלכות העלות של קנה מידה של הערכת RAG ו-LLM-as-a-Judge על פני מספר מודלים ותעשיות.

העתיד: חגרו, כי אנחנו רק מתחילים

אז לאן פנינו מועדות מכאן? עד כמה שה-Amazon Bedrock עוצמתי כרגע, הדרך קדימה מרגשת אפילו יותר. צפו למערכות הערכה עצמית מתוחכמות יותר, טכניקות אחזור נתונים מהירות ומדויקות יותר, ואימוץ רחב יותר של כלים אלו בתעשיות. בין אם אתה עוסק בתחום הבריאות, הפיננסים, המסחר האלקטרוני או הטכנולוגיה, Bedrock מכין את הבמה למערכות בינה מלאכותית שלא רק פועלות - הן מתפתחות איתך.

אבל בואו נודה בזה: לימודי תואר שני לא מושלמים בפני עצמם. הם צריכים את הבדיקות הנכונות, האופטימיזציה הנכונה וההנדסה הנכונה כדי לזרוח באמת. בדיקת LLMs אינה רק עניין של סימון תיבות - אלא פתיחת הפוטנציאל האמיתי שלהם. באינדיום , אנחנו לא מסתפקים רק במודלים פונקציונליים; אנו צוללים עמוק מתחת לפני השטח, מנתחים כל שכבה כדי לחדד את הביצועים ולמקסם את ההשפעה. עם למעלה מ-25 שנים של מצוינות הנדסית, הפכנו למשימה שלנו להפוך את AI מ"טוב מספיק" לפורץ דרך באמת.