Karini AI ha dado un nuevo impulso a la transformación digital de las empresas mediante su plataforma robusta y fácil de usar para la construcción, gestión y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI). Esta plataforma basada en AWS ofrece capacidades tanto para principiantes como para expertos, permitiendo el desarrollo de aplicaciones de GenAI en diversos ámbitos como chatbots, inteligencia de negocios generativa y flujos de trabajo por lotes.
Aunque los proyectos piloto de GenAI suelen comenzar sin mayores complicaciones, muchas empresas enfrentan obstáculos significativos para pasar a fases más avanzadas. Estudios de Everest Research muestran que más del 50% de estos proyectos no logran progresar debido a la falta de prácticas operativas estandarizadas para GenAI. En este contexto, Karini AI se posiciona como una solución ideal para superar estos retos.
La plataforma de Karini AI se destaca por varias características que optimizan su versatilidad y eficiencia. Entre sus funcionalidades destaca un marco de evaluación de calidad para monitorear el rendimiento durante y después del despliegue, un playground intuitivo para gestionar prompts y recetas sin código para configurar pipelines de ingestión de datos y desplegar cadenas agenticas. Además, la integración con Amazon Bedrock permite realizar inferencias con modelos de lenguaje grande (LLM), aprovechando conectores empresariales extensos y avanzadas técnicas de preprocesamiento de datos.
Una de las innovaciones más notables de Karini AI ha sido la migración de sus modelos de incrustación vectorial desde Kubernetes a endpoints de Amazon SageMaker. Esta transición incrementó la concurrencia en un 30% y permitió un ahorro del 23% en costos de infraestructura.
Enriquecer modelos de lenguaje grandes (LLM) con datos nuevos es crucial para el desarrollo de aplicaciones generativas efectivas. Karini AI utiliza la técnica de «Retrieval Augmented Generation» (RAG) para mejorar el rendimiento en tareas intensivas en conocimiento mediante la incorporación de datos externos.
El pipeline de ingestión de datos de Karini AI permite la conexión a múltiples fuentes de datos, transformándolas en incrustaciones vectoriales para su almacenamiento y recuperación en una base de datos vectorial. Esta flexibilidad es respaldada por una amplia oferta de modelos de incrustación en su hub de modelos, facilitando la creación de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial.
Antes de migrar a SageMaker, Karini AI enfrentaba desafíos significativos con su infraestructura basada en Kubernetes, incluyendo la compleja gestión de modelos de estado del arte y dificultades para mantener una elevada concurrencia dinámica. La adopción de Amazon SageMaker permitió superar estos desafíos, aumentando la eficiencia y reduciendo costos.
Amazon SageMaker se ha convertido en una herramienta estratégica para Karini AI, permitiendo escalar eficientemente y cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de sus clientes, a la vez que optimiza infraestructura y recursos. Esta integración no solo ha reducido la deuda técnica de Karini AI, sino que también ha facilitado un enfoque más efectivo y rentable para la creación y despliegue de modelos.
Compatibilidad de Karini AI con Amazon Bedrock para inferencia LLM proporciona una solución integral para las necesidades de IA generativa.
En resumen, la migración a Amazon SageMaker ha resultado transformadora para Karini AI, mejorando su rendimiento y reduciendo costos significativamente. La capacidad de desplegar modelos personalizados y optimizar la configuración de infraestructura según las necesidades ha permitido a Karini AI adaptarse a la creciente complejidad de los datos y los requerimientos de concurrencia. Esto asegura que sus clientes puedan aprovechar las últimas tecnologías de IA sin compromisos en rendimiento o costos innecesarios.
