Las empresas de Software como Servicio (SaaS) que gestionan múltiples inquilinos enfrentan un desafío significativo: cómo extraer información útil de enormes conjuntos de documentos sin incurrir en costos innecesarios. Los métodos tradicionales suelen derivar en gastos excesivos debido a recursos de almacenamiento y procesamiento subutilizados, afectando la eficiencia y rentabilidad operativa. Por ello, se necesitan soluciones que optimicen el uso de recursos de manera inteligente, ajustándose a los patrones reales de uso de los inquilinos y asegurando al mismo tiempo la protección de sus datos.
Los sistemas tradicionales de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) consumen almacenamiento valioso al mantener datos que rara vez se consultan, lo que no solo incrementa los costos, sino que reduce la eficiencia del sistema. Además, manejar un gran número de inquilinos pequeños o medianos puede desafiar los límites de la infraestructura, requiriendo incluso estructuras en silos para garantizar el aislamiento de la información de cada cliente. La situación se complica aún más cuando los proyectos son temporales, generando una congestión de datos innecesaria.
Para resolver estos problemas, se ha desarrollado una solución de base de conocimiento justo a tiempo, que optimiza los recursos procesando documentos únicamente cuando se necesitan y eliminando automáticamente los datos no utilizados. Esto permite a las organizaciones escalar sus repositorios sin aumentar proporcionalmente los costos de infraestructura.
Esta solución, diseñada con una arquitectura multi-inquilino, permite establecer límites específicos para cada cliente, facilitando la creación de modelos de precios escalonados y asegurando, al mismo tiempo, una estricta separación de datos. La implementación del Tiempo de Vida (TTL) garantiza que el sistema mantenga solo el contenido relevante, mientras que los documentos accedidos frecuentemente se actualizan para mantener un alto rendimiento. Además, se limita el número de archivos que un inquilino puede cargar y la velocidad de consulta permitida.
Utilizando tecnologías sin servidor, esta solución reduce la carga operativa y permite un escalado automático, liberando a los equipos para que se centren en la lógica del negocio. Al organizar los documentos en grupos y aplicar un filtrado basado en metadatos, se facilita la realización de consultas contextuales más precisas, manteniendo siempre las medidas de seguridad adecuadas entre inquilinos. La flexibilidad de esta arquitectura permite personalizar configuraciones y políticas de retención de documentos, adaptándose a las cambiantes necesidades empresariales sin necesidad de reestructuraciones significativas.
En resumidas cuentas, esta innovadora solución de base de conocimiento justo a tiempo ha transformado la gestión de documentos en entornos de múltiples inquilinos, al procesar información solo cuando es consultada y reducir el derroche típico de los sistemas RAG. Basada en tecnologías como Amazon Bedrock y OpenSearch Serverless, y utilizando funciones de TTL de DynamoDB, esta implementación ofrece una gestión sagaz del ciclo de vida de documentos y un control riguroso de datos, vital para los proveedores de SaaS interesados en ofrecer precios flexibles y eficientes.
