Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están en auge, impulsadas por la técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método permite a los modelos de IA acceder a datos adicionales, mejorando la precisión y especificidad de sus respuestas sin necesidad de reentrenamiento constante. La técnica no solo incrementa la calidad de las respuestas, sino que también mejora la transparencia y reduce errores conocidos como «alucinaciones».
Un enfoque prometedor para implementar RAG en aplicaciones generativas implica el uso de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock. Esta combinación facilita la creación de soluciones escalables y seguras. EKS proporciona un entorno fiable para desplegar trabajos de IA, optimizando el rendimiento con instancias informáticas y mecanismos de seguridad robustos como Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos en esta solución utiliza Amazon S3 para los datos no estructurados, integrándolos en una base de datos vectorial mediante Amazon OpenSearch Serverless y las APIs de Amazon Bedrock. Esto enriquece las interacciones de la IA al proporcionar acceso a datos específicos de la empresa.
La automatización juega un papel clave, gestionando los nodos dentro de un clúster de EKS y asegurando alta disponibilidad mediante su despliegue en múltiples zonas. Dentro del clúster, un contenedor RAG de Bedrock permite a los usuarios acceder al flujo de trabajo a través de un servicio de Kubernetes, optimizando el rendimiento mediante un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon.
Para implementar esta solución, es necesario cumplir con algunos requisitos previos, como acceso a modelos en Amazon Bedrock y la instalación de herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub con una plantilla de Terraform para desplegar la infraestructura automáticamente.
Una vez configurada, los usuarios pueden realizar consultas a través del balanceador de carga de aplicaciones utilizando las APIs de AWS. Para evitar cargos innecesarios, es aconsejable limpiar los recursos utilizados tras su uso, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
En conclusión, esta solución destaca por su integración de datos estructurados y no estructurados utilizando Amazon Bedrock y EKS, ofreciendo un modelo escalable y seguro para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y mejorando la transparencia y efectividad de los procesos.
