En el ámbito del análisis de datos, la integración de la inteligencia artificial es cada vez más predominante, especialmente con plataformas como Amazon OpenSearch. Esta herramienta permite a los usuarios realizar búsquedas y análisis de grandes volúmenes de datos, pero a menudo es esencial enriquecer estos datos antes de su indexación. Por ejemplo, al procesar archivos de registro con direcciones IP, podría ser necesario obtener la ubicación geográfica asociada, o identificar el idioma de los comentarios de clientes.
Tradicionalmente, este enriquecimiento dependía de procesos externos, complicando las canalizaciones de ingestión y poniendo en riesgo su eficacia. No obstante, OpenSearch ha lanzado una serie de conectores de aprendizaje automático que simplifican este proceso.
Entre estos conectores se encuentra Amazon Comprehend, utilizado para detectar el idioma de documentos a través de la API LangDetect. Otro conector destacado es Amazon Bedrock, que permite invocar el modelo de embeddings de texto Amazon Titan Text Embeddings v2, facilitando la búsqueda semántica en múltiples idiomas.
La implementación de estas funciones se demuestra mediante un cuaderno de Amazon SageMaker y una plantilla de AWS CloudFormation, que ofrecen todos los recursos necesarios para replicar el proceso. Parte de la solución incluye configurar OpenSearch para acceder a Amazon Comprehend, asegurando que tenga los permisos adecuados mediante un rol IAM correctamente mapeado.
Un pipeline de ingestión que incorpora la API de Amazon Comprehend permite añadir información de idioma a los documentos al indexarlos. Esto ejemplifica cómo OpenSearch puede integrar modelos de aprendizaje automático de terceros a través de conectores, mejorando la capacidad de búsqueda y análisis.
El conector Amazon Bedrock resalta la capacidad para realizar búsquedas semánticas multilingües mediante el uso de embeddings de texto. Esto se logra mediante un flujo de trabajo que incluye la carga de documentos en dataframes y la creación de un índice que almacena los vectores generados, el texto original y su traducción al inglés.
El uso de estos conectores simplifica la arquitectura del sistema y reduce la infraestructura necesaria, facilitando el mantenimiento y la escalabilidad. Además, los costos operativos se optimizan al eliminar la necesidad de gestionar endpoints y permitir una facturación más sencilla.
En conclusión, estas innovaciones hacen de Amazon OpenSearch una herramienta clave para quienes buscan no solo almacenar y buscar datos, sino también enriquecer su contenido, permitiendo decisiones precisas y contextuales.
