Cómo controlar a los agentes de IA: validación de respuestas en Bedrock

Controlar a los agentes de IA es una tarea crítica al implantar inteligencia artificial. Amazon Bedrock AgentCore admite ahora evaluators personalizados basados en Lambda: funciones que revisan las respuestas de los agentes de IA sobre la marcha, antes de que lleguen al usuario.

¿Qué son los evaluators de agentes de IA?

Los evaluators son validadores que comprueban la calidad, la seguridad y la corrección factual de las respuestas generadas por un agente.

¿Para qué sirven los evaluators personalizados?

Las comprobaciones integradas no detectan errores específicos de un dominio. Los evaluators personalizados permiten crear comprobaciones orientadas a un dominio concreto.

¿Cómo controlar las respuestas de los agentes de IA?

Mediante validadores (evaluators) que comprueban la calidad, la seguridad y la corrección factual sobre la marcha. Amazon Bedrock admite de forma nativa comprobaciones de alucinaciones y de estilo, y además permite escribir las propias para errores específicos de un dominio.

¿Por qué hacen falta evaluators personalizados para las redes neuronales?

Las comprobaciones genéricas no detectan errores específicos de un dominio. Un agente financiero necesita validadores de la corrección de los cálculos; uno médico, de la seguridad de sus recomendaciones. Los evaluators Lambda de Bedrock permiten escribir comprobaciones para un caso de negocio concreto.