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Escolha a base de conhecimento com melhor desempenho usando as avaliações do Amazon Bedrock

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Escolha a base de conhecimento com melhor desempenho usando as avaliações do Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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Você pode usar métricas computadas para avaliar a eficácia de uma base de conhecimento na recuperação de informações relevantes de suas fontes de dados e a eficácia das respostas geradas ao responder perguntas. Os resultados de uma avaliação da base de conhecimento permitem que você compare diferentes bases de conhecimento e, em seguida, escolha a melhor base de conhecimento adequada para seu aplicativo de IA.

Você pode configurar dois tipos diferentes de trabalhos de avaliação da base de conhecimento.

  • Somente recuperação — Em um trabalho de avaliação de modelo somente para recuperação, o modelo avaliador é usado para realizar inferências em relação à sua base de conhecimento. O relatório é baseado nos dados recuperados pela sua base de conhecimento e nas métricas que você seleciona.

  • Recuperação e geração de resposta — Em um trabalho de avaliação do modelo de recuperação e geração de resposta, o modelo avaliador é usado para realizar inferências com base em seu conhecimento. O relatório é baseado nos dados recuperados da sua base de conhecimento e nos resumos gerados pelo modelo do avaliador.

Use os tópicos a seguir para ver como criar e gerenciar trabalhos de avaliação da base de conhecimento e os tipos de métricas de desempenho que você pode usar.

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