Los asistentes conversacionales basados en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) están transformando radicalmente el soporte al cliente y los servicios internos. Esta nueva tecnología proporciona respuestas rápidas y precisas al aprovechar datos específicos de la empresa, mejorando notablemente la experiencia del usuario sin la necesidad de complejos ajustes o reentrenamientos.
El uso de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) para operar estos asistentes asegura flexibilidad y control total sobre datos e infraestructura. EKS es adaptable a diversas cargas de trabajo, resultando ser una solución costo-efectiva tanto para demandas constantes como fluctuantes. Su compatibilidad con aplicaciones Kubernetes facilita su integración en distintas plataformas.
Por otro lado, los microservicios NVIDIA NIM simplifican la implementación de modelos de IA al integrarse con servicios de AWS como Amazon EC2, EKS y SageMaker. Estos microservicios, distribuidos como contenedores Docker, automatizan configuraciones técnicas complejas que generalmente requerirían tiempo y especialización en ingeniería.
El operador NVIDIA NIM permite la gestión eficiente de modelos en Kubernetes, reduciendo la latencia de inferencia y mejorando las capacidades de escalabilidad automática. Esta arquitectura coordinada es clave para la operación eficiente de diversos tipos de modelos.
En una aplicación práctica, un asistente basado en RAG se desarrolla utilizando NVIDIA NIM para el modelado lingüístico, junto con Amazon OpenSearch Serverless para gestionar vectores de alta dimensión. Esta infraestructura, sustentada por Kubernetes y habilitada por EKS, optimiza el despliegue de cargas de trabajo heterogéneas.
El proceso de creación de este asistente incluye la configuración del clúster EKS, la implementación de OpenSearch Serverless, el establecimiento de un sistema de archivos EFS y la creación de grupos de nodos GPU mediante Karpenter. Este enfoque está diseñado para optimizar el rendimiento y la efectividad en costos, integrando herramientas que facilitan la gestión de modelos y aseguran respuestas rápidas y precisas.
La implementación de un cliente de asistente conversacional utiliza bibliotecas como Gradio y LangChain para ofrecer una interfaz intuitiva. Este sistema permite al asistente acceder a información relevante y generar respuestas contextuales. Así, Amazon EKS se consolida como una solución efectiva para desplegar aplicaciones de IA, garantizando la fiabilidad y escalabilidad necesarias ante las demandas empresariales actuales.
