Optimale Observability und Evaluation für Generative AI Anwendungen: Ein Leitfaden für Amazon Bedrock Nutzer
Die Bedeutung von Observierung und Bewertung in generativen KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock
In den letzten Jahren haben wir die rasante Entwicklung und Evolution von Anwendungen der generativen KI miterlebt. Insbesondere Observierung und Bewertung gewinnen zunehmend an Bedeutung für Entwickler, Datenwissenschaftler und Stakeholder. Aber was bedeutet das genau, und warum ist es entscheidend für den Erfolg von generativen KI-Anwendungen?
Was ist Observierung?
Observierung beschreibt die Fähigkeit, den internen Zustand und das Verhalten eines Systems zu verstehen, indem man seine Ausgaben, Protokolle und Metriken analysiert. Sie ermöglicht es Entwicklern, Probleme proaktiv zu identifizieren, Engpässe zu erkennen und die Leistung der Anwendung zu optimieren.
Warum ist Bewertung wichtig?
Bewertung hingegen bezieht sich auf die Beurteilung der Qualität und Relevanz der erzeugten Ergebnisse. Dabei wird Feedback gesammelt, um Modelle fortlaufend zu verfeinern und die Ausgabequalität zu erhöhen. In der dynamischen Welt der generativen KI sind Observierung und Bewertung essentielle Bestandteile des Entwicklungsprozesses.
Amazon Bedrock: Ein Paradigmenwechsel für generative KI-Anwendungen
Im Kontext von Amazon Bedrock, einem vollständig verwalteten Dienst für generative KI, gewinnen die Themen Observierung und Bewertung noch mehr an Bedeutung. Amazon Bedrock bietet eine Auswahl leistungsstarker Grundmodelle von führenden KI-Unternehmen über eine einzige API. Angesichts der Komplexität und des Umfangs dieser Anwendungen ist es unerlässlich, umfassende Observierungs- und Bewertungsmechanismen bereitzustellen, um hohe Leistung, Qualität und Nutzerzufriedenheit aufrechtzuerhalten.
Unser maßgeschneidertes Observierungssystem
Wir haben eine maßgeschneiderte Observierungslösung entwickelt, die Benutzer von Amazon Bedrock schnell implementieren können. Dies geschieht mithilfe von Dekoratoren in ihrem Anwendungscode, die es ermöglichen, Metadaten wie Eingabeaufforderungen, Ausgabenergebnisse und Laufzeiten zu erfassen.
Ein herausragendes Merkmal dieser Lösung ist die umfassende Unterstützung für Evaluationen des Retrieval Augmented Generation (RAG)-Ansatzes, um die Qualität und Relevanz der erzeugten Antworten zu beurteilen und Bereiche zur Verbesserung zu identifizieren.
Die Implementierung der Lösung
In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie Sie die maßgeschneiderte Lösung für die Observierung und Bewertung von Amazon Bedrock-Anwendungen einrichten können. Wir liefern Ihnen Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Codebeispiele, die Ihnen helfen, diese Lösung nahtlos in Ihre Amazon Bedrock-Anwendung zu integrieren. Ihre Anwendungen werden damit auf ein neues Level von Sichtbarkeit, Kontrolle und kontinuierlicher Verbesserung gehoben.
Voraussetzungen
Um die Observierungslösung zu implementieren, sollten Sie einige grundlegende Kenntnisse in der Nutzung von Amazon Web Services (AWS) mitbringen sowie entsprechende Zugriffsrechte innerhalb Ihrer AWS-Umgebung.
Vorteile der Lösung
- Dekoratorbasierte Implementierung: Verwenden Sie Dekoratoren, um die Observierungsprotokollierung nahtlos in Ihre Anwendung zu integrieren.
- Flexible Protokollierung: Sie können festlegen, was protokolliert werden soll, und sensible Informationen ausschließen.
- Dynamische Datenpartitionierung: Ermöglicht die Trennung von Daten nach verschiedenen Workflows oder Anwendungsbereichen, was die Analyse erleichtert.
- Sicherheit: Die Lösung nutzt AWS-Dienste und befolgt bewährte Sicherheitspraktiken.
- Kostenoptimierung: Dank serverloser Technologien ist die Lösung kosteneffektiv.
Nächste Schritte
Um die Observierungslösung zu nutzen, stehen in unserem GitHub-Repository einige Beispielnotebooks zur Verfügung. Diese Notebooks bieten umfassende Anleitungen und zeigen verschiedene Anwendungsfälle und Funktionen auf, darunter die Bewertung von Benutzerfeedback und die Analyse der Leistung Ihres Modells.
Fazit
Diese umfassende Lösung ermöglicht es Ihnen, umfassende Observierung in Ihre generativen KI-Anwendungen in Amazon Bedrock zu integrieren. Nutzen Sie die Angebote von AWS, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, die Leistung zu optimieren und eine kontinuierliche Verbesserung Ihrer Anwendungen zu fördern.
Besuchen Sie unsere GitHub-Seite, um mit der Integration zu beginnen und das volle Potenzial Ihrer generativen KI-Anwendungen auszuschöpfen. Seien Sie ein Teil dieser aufregenden Reise zu mehr Sichtbarkeit, Kontrolle und Erfolg in der handelnden KI-Welt!
Über die Autoren
Ishan Singh, Chris Pecora, Yanyan Zhang und Mani Khanuja – ein Team von Generative AI Data Scientists bei Amazon Web Services – teilen ihre Expertise und Leidenschaft für innovative KI-Lösungen. Sie stehen bereit, um Sie auf Ihrer Reise durch die Welt der generativen KI zu unterstützen!