Svelata la pipeline di valutazione: Il nuovo strumento di GenAI App Builder per garantire l'eccellenza delle applicazioni di IA generativa

Man mano che i nostri clienti esplorano sempre più le capacità di GenAI App Builder, è emersa una domanda comune: Come possiamo valutare la qualità dei risultati prodotti dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)? Per rispondere a questa esigenza, abbiamo sviluppato la pipeline di valutazione di GenAI App Builder, una nuova aggiunta alla nostra libreria di modelli pubblici, progettata per valutare la qualità generativa di questi modelli in modo sistematico e affidabile.

Introduzione a GenAI App Builder

GenAI App Builder è uno strumento innovativo che consente di creare applicazioni avanzate sfruttando la potenza dell'IA generativa. Grazie alla sua capacità di produrre contenuti dinamici basati sugli input dell'utente, la comprensione dell'accuratezza e della pertinenza dei suoi risultati diventa fondamentale.

Casi d'uso specifici di GenAI App Builder

• Chatbot HR con RAG: Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina un potente sistema di recupero con un modello generativo per migliorare la qualità delle risposte dei chatbot. Nel caso dei chatbot HR, ciò consente di fornire risposte in tempo reale e contestualmente accurate alle domande relative alle risorse umane, migliorando così l'esperienza dei dipendenti e l'efficienza operativa. Ad esempio, un chatbot per le risorse umane può rispondere con precisione a domande riguardanti le politiche aziendali, i benefit per i dipendenti e le offerte di lavoro.
• Elaborazione intelligente dei documenti (IDP): IDP utilizza modelli di apprendimento automatico per automatizzare l'estrazione e l'elaborazione dei dati da documenti complessi. In applicazioni come la sintesi dei rapporti di deposito SEC, IDP aiuta a estrarre e organizzare rapidamente i dati finanziari chiave, rendendoli accessibili e comprensibili. Ciò può accelerare in modo significativo il processo di analisi e rendicontazione finanziaria.

Che cos'è GenAI App Builder - Evaluation Pipeline?

L'Evaluation Pipeline è un quadro strutturato progettato per valutare la qualità dei prodotti generati dai LLM. È uno strumento fondamentale per garantire che questi risultati non solo soddisfino, ma superino gli elevati standard richiesti negli ambienti professionali e creativi. Ecco una descrizione passo per passo del funzionamento della pipeline:

1. Raccolta degli input: La prima fase prevede la raccolta degli input, che sono essenzialmente suggerimenti o domande fornite dagli utenti. Questi input sono quelli che il LLM utilizzerà per generare i contenuti. Per motivi pratici, questi input sono spesso organizzati in un formato strutturato come un foglio di lavoro, che aiuta a inserirli sistematicamente nel LLM.

2. Generazione di risposte: Utilizzando gli input, il LLM genera gli output. Questi output sono le previsioni o le risposte del LLM alle richieste di input. In questa fase vengono messe alla prova le capacità fondamentali del LLM, che produce contenuti che dovrebbero idealmente soddisfare gli intenti e i requisiti specificati dall'input.
3. Confronto dei risultati: Successivamente, gli output generati dal LLM vengono confrontati con una serie di risposte effettive. Queste risposte effettive sono parametri di riferimento che rappresentano le risposte ideali alle richieste di input. Questo confronto è fondamentale perché valuta direttamente l'accuratezza, la pertinenza e l'adeguatezza delle risposte del LLM.

4. Punteggio e valutazione: Ogni risultato viene valutato in base alla corrispondenza con le risposte effettive. I criteri di valutazione possono includere fattori quali l'accuratezza delle informazioni fornite, la completezza della risposta, la sua rilevanza rispetto alla richiesta di input e la qualità linguistica del testo.
5. Feedback e iterazione: Infine, i punteggi e le valutazioni vengono compilati per fornire un feedback completo. Questo feedback è utile per identificare le aree in cui il LLM può avere bisogno di miglioramenti, come ad esempio una migliore comprensione di specifici tipi di richieste o la generazione di risposte più adeguate al contesto.

Perché è importante la pipeline di valutazione?

Per i nostri utenti, la pipeline di valutazione è più di un semplice strumento di garanzia della qualità; è un ponte per migliorare la fiducia e l'affidabilità nell'uso dell'IA generativa. Fornendo una misura chiara e quantificabile delle prestazioni di un LLM, consente agli utenti di prendere decisioni informate sull'impiego di contenuti generati dall'IA in applicazioni reali.

Da dove iniziare

La pipeline di valutazione del GenAI App Builder segna un progresso significativo nel nostro impegno a sostenere i più alti standard di qualità nei contenuti generati dall'IA. Fornisce alla nostra comunità gli strumenti necessari per valutare e migliorare le capacità generative delle LLM, assicurando che la tecnologia non solo soddisfi, ma superi le aspettative in evoluzione di qualità, accuratezza e rilevanza nell'era digitale.

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Un ringraziamento speciale agli ingegneri software di SnapLogic Tim Fan e Luna Wang per il loro prezioso lavoro di sviluppo della pipeline di valutazione e per i loro contributi a questo blog.