Ingeniería de Calidad: Dejar de Confiar en la Suerte y Comenzar a Medir a Tus Agentes de IA [Parte 2]

En esta continuación de nuestra exploración sobre la evaluación de la calidad de la IA, nos adentramos en dos métricas esenciales que pueden mejorar significativamente el proceso de evaluación. La primera métrica ofrece un enfoque universal para determinar la precisión de las respuestas generadas por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). La segunda métrica está diseñada específicamente para evaluar tareas de resumen de texto. Ilustraremos estos conceptos utilizando la biblioteca RAGAS, proporcionando información sobre el funcionamiento interno de estas métricas. Al implementar estas técnicas de medición, los desarrolladores pueden dejar de lado la esperanza y obtener una comprensión más clara del rendimiento de sus agentes de IA. Este cambio no solo mejora la fiabilidad de los resultados de la IA, sino que también fomenta un enfoque más estructurado en el desarrollo de la IA.