El auge de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño está revolucionando la forma en que las organizaciones gestionan y aprovechan sus datos. Estas nuevas tecnologías están habilitando mejoras significativas en la experiencia del cliente, logrando resultados en menos tiempo en comparación con los métodos tradicionales, que a menudo requerían años de desarrollo.
La clave del éxito para beneficiar de la inteligencia artificial generativa se encuentra en convertir los datos existentes en un índice utilizable, diferente a las consultas a modelos de lenguaje de código abierto que solo acceden a información disponible públicamente. Con el uso de técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), es posible ofrecer respuestas más comprensibles y ricas en contexto. RAG extrae datos de bases de conocimiento ya existentes y los combina con el conocimiento de los modelos de lenguaje, generando respuestas que no solo son precisas, sino que también suenan más naturales.
Un aspecto crucial para implementar estos sistemas es la adecuada preparación de los datos de la organización, un proceso que puede presentar ciertos desafíos. Sin embargo, herramientas como Amazon Aurora, una base de datos relacional desarrollada para la nube y compatible con MySQL y PostgreSQL, ofrecen una solución eficaz. Aurora combina la robustez de las bases de datos empresariales tradicionales con la economía y simplicidad de las opciones de código abierto, permitiendo a las organizaciones transformar la información en un recurso valioso.
Un enfoque innovador es el uso de Amazon Aurora como fuente para desarrollar un servicio de búsqueda inteligente. Este sistema se conecta y sincroniza con Amazon Kendra, permitiendo la búsqueda generativa de datos mediante RAG. La implementación incluye la configuración de un clúster de Aurora PostgreSQL, la ingestión de datos, la creación de un índice en Amazon Kendra, y el uso de un conector que vincula ambas plataformas. Una vez enlazados, estos sistemas permiten realizar búsquedas inteligentes y desarrollar aplicaciones de inteligencia generativa de manera más ágil.
Este enfoque no solo disminuye la carga de preparación de datos antes de ser utilizados por servicios de búsqueda, sino que también acelera la transformación digital y mejora los servicios al cliente en diversas organizaciones. La adopción de tecnologías avanzadas como estas representa un paso decisivo hacia la optimización y modernización en un mundo cada vez más digitalizado.
