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Amazon Bedrock 中新的 RAG 评估和 LLM-as-a-Judge 功能
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
Amazon Bedrock推出了RAG评估和LLM-as-a-judge两项新功能，前者自动评测生成式AI应用，优化检索增强生成应用；后者以低成本评测模型质量。这些功能简化了评估流程，提高反馈速度，支持多维度评测，便于非科研人员理解。
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关键要点
- Amazon Bedrock推出RAG评估功能，自动评测生成式AI应用，优化检索增强生成应用。
- LLM-as-a-judge功能以低成本评测模型质量，简化评估流程。
- 新功能支持多维度评测，提高反馈速度，便于非科研人员理解。
- RAG评估使用大型语言模型计算评估指标，允许比较不同配置以优化结果。
- 评估结果提供自然语言解释，分数归一化为0到1范围，便于理解。
- 用户可以在控制台中创建评估，选择评估模型和指标，上传评估数据集。
- 评估结果包括整体性能的平均分数和详细的指标细分。
- 用户可以比较多项评估结果，了解不同配置的性能差异。
- LLM-as-a-judge功能帮助评测更小、更具成本效益的模型。
- 评估服务在多个AWS区域提供预览版，定价基于标准Amazon Bedrock定价。
- 评估服务优化针对英文内容，但基础模型支持其他语言。
- 用户可通过Amazon Bedrock控制台开始使用新功能，并获取更多信息。
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延伸问答
Amazon Bedrock的RAG评估功能有什么作用？
RAG评估功能可以自动评测生成式AI应用，优化检索增强生成应用。
LLM-as-a-judge功能如何帮助评测模型？
LLM-as-a-judge功能以低成本评测模型质量，简化评估流程。
用户如何在Amazon Bedrock中创建评估？
用户可以在控制台中选择评估，输入名称和描述，选择评估模型和指标，上传数据集。
RAG评估的结果是如何呈现的？
评估结果提供自然语言解释，分数归一化为0到1范围，并包括整体性能的平均分数和详细指标细分。
如何比较不同的RAG评估结果？
用户可以在控制台中选择多项评估进行比较，以了解不同配置的性能差异。
这些评估功能在哪些AWS区域提供？
RAG评估和LLM-as-a-judge功能在多个AWS区域提供，包括美国、亚太地区和欧洲等。
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