Criação de um trabalho de avaliação de RAG somente para recuperação

1. Abra o console do Amazon Bedrock.

2. No painel à esquerda, em Inferência e avaliação, selecione Avaliações.

3. No painel de Avaliações de RAG, escolha Criar.

4. Para inserir os detalhes da avaliação de RAG, faça o seguinte:

   1. No painel Detalhes da avaliação, em Nome da avaliação, insira um nome para seu trabalho de avaliação. O nome que você escolher deve ser exclusivo em seu Região da AWS.

   2. Opcionalmente, em Descrição: opcional, insira uma descrição para o trabalho de avaliação.

   3. Em Modelo de avaliador, escolha Selecionar modelo e escolha o modelo avaliador que você deseja que realize sua avaliação.

5. Insira a fonte de inferência para o trabalho de avaliação. Com as avaliações do Amazon Bedrock RAG, você pode avaliar o desempenho das Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock ou de outras fontes de RAG fornecendo seus próprios dados de resposta de inferência no conjunto de dados de prompts. Para selecionar uma base de conhecimento do Amazon Bedrock, faça o seguinte:

   1. No painel Fonte de inferência, em Selecionar origem, escolha Base de conhecimento do Bedrock.

   2. Em Escolha uma base de conhecimento, selecione uma base de conhecimento usando a lista suspensa.

6. Para trazer seus próprios dados de resposta de inferência, faça o seguinte:

   1. No painel Fonte de inferência, em Selecionar origem, escolha Trazer suas próprias respostas de inferência.

   2. Em Nome da origem, insira um nome para a origem de RAG que você usou para criar os dados de resposta. O nome inserido deve corresponder ao parâmetro knowledgeBaseIdentifier no conjunto de dados de prompts.

7. No painel Fonte de inferência, em Tipo de avaliação, selecione Somente recuperação.

8. Selecione as métricas integradas que você deseja que o modelo avaliador use escolhendo-a no painel Métricas.

9. Defina os locais de entrada e saída para o conjunto de dados e os resultados fazendo o seguinte:

   1. No painel Conjuntos de dados, em Escolha um conjunto de dados de prompts, insira o URI do Amazon S3 para o conjunto de dados de prompts ou escolha Procurar no S3 e selecione o arquivo. Para ver uma definição do formato de conjunto de dados de prompts necessário para um trabalho de avaliação somente de recuperação, consulte Criar um conjunto de dados de prompts para trabalhos de avaliação de RAG somente de recuperação.

   2. Em Resultados da avaliação, insira um local do Amazon S3 para que o Amazon Bedrock salve seus resultados ou escolha Procurar no S3 para selecionar um local.

10. Em Perfil do IAM do Amazon Bedrock: Permissões, selecione Criar e usar um novo perfil de serviço para que o Amazon Bedrock crie um perfil do IAM para o trabalho de avaliação ou selecione Usar um perfil de serviço existente para escolher um perfil do IAM existente. Para ver uma lista das permissões necessárias para criar e executar um trabalho de avaliação, consulte Pré-requisitos.

11. (Opcional) para usar sua própria chave KMS para criptografar seus dados de avaliação, em KMSKey - Opcional, marque Personalizar configurações de criptografia (avançadas) e selecione sua chave. AWS KMS Por padrão, o Amazon Bedrock criptografa os dados do trabalho de avaliação com uma chave do Amazon Bedrock com uma chave do Amazon AWS Bedrock.

12. Selecione Criar para concluir a criação do trabalho de avaliação.

Criar um trabalho de avaliação somente de recuperação para uma base de conhecimento do Amazon Bedrock

• Execute o AWS CLI comando a seguir usando o arquivo JSON de exemplo.

  aws bedrock create-evaluation-job --cli-input-json file://my_eval_job.json

  {
      "jobName": "my_rag_eval",
      "roleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/Amazon-Bedrock-IAM-Role-Amazon-Bedrock-IAM-Role-20250218T063974",
      "applicationType": "RagEvaluation",
      "evaluationConfig": {
          "automated": {
              "datasetMetricConfigs": [
                  {
                      "taskType": "General",
                      "dataset": {
                          "name": "text_dataset",
                          "datasetLocation": {
                              "s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/input/retrieval-only/retrieve-eval-byoir.jsonl"
                          }
                      },
                      "metricNames": [
                          "Builtin.ContextCoverage",
                          "Builtin.ContextRelevance"
                      ]
                  }
              ],
              "evaluatorModelConfig": {
                  "bedrockEvaluatorModels": [
                      {
                          "modelIdentifier": "us.meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0"
                      }
                  ]
              }
          }
      },
     "inferenceConfig": {
          "ragConfigs": [
              {
                  "knowledgeBaseConfig": {
                      "retrieveConfig": {
                          "knowledgeBaseId": "your-knowledge-base-id",
                          "knowledgeBaseRetrievalConfiguration": {
                              "vectorSearchConfiguration": {
                                  "numberOfResults": 3
                              }
                          }
                      }
                  }
              }
          ]
      },
      "outputDataConfig": {
          "s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output/"
      }
  }

Criar um trabalho de avaliação somente de recuperação com seus próprios dados de resposta de inferência

• Execute o AWS CLI comando a seguir usando o arquivo JSON de exemplo.

  aws bedrock create-evaluation-job --cli-input-json file://my_eval_job.json

  {
      "jobName": "my_rag_eval",
      "roleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/Amazon-Bedrock-IAM-Role-Amazon-Bedrock-IAM-Role-20250218T063974",
      "applicationType": "RagEvaluation",
      "evaluationConfig": {
          "automated": {
              "datasetMetricConfigs": [
                  {
                      "taskType": "General",
                      "dataset": {
                          "name": "text_dataset",
                          "datasetLocation": {
                              "s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/input/retrieval-only/retrieve-eval-byoir.jsonl"
                          }
                      },
                      "metricNames": [
                          "Builtin.ContextCoverage",
                          "Builtin.ContextRelevance"
                      ]
                  }
              ],
              "evaluatorModelConfig": {
                  "bedrockEvaluatorModels": [
                      {
                          "modelIdentifier": "us.meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0"
                      }
                  ]
              }
          }
      },
      "inferenceConfig": {
          "ragConfigs": [
              {
                  "precomputedRagSourceConfig": {
                      "retrieveSourceConfig": {
                          "ragSourceIdentifier": "my_rag_source"
                      }
                  }
              }
          ]
      },
      "outputDataConfig": {
          "s3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output/"
      }
  }