En un entorno empresarial donde la personalización es fundamental para el éxito, las organizaciones están en una búsqueda constante por explotar al máximo su conocimiento interno y la experiencia sectorial para obtener una ventaja competitiva. La aparición de modelos de base (FMs) con capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural ha abierto nuevas oportunidades para liberar el potencial de los activos de datos de una compañía.
Con el auge de la inteligencia artificial generativa, las empresas están incorporando estas tecnologías para ofrecer experiencias cada vez más personalizadas a sus clientes. La especialización del comportamiento de los FMs utilizando datos propietarios y de usuarios se vuelve una misión crítica, y aquí es donde la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se presenta como un método eficiente y sencillo para alcanzar esta adaptación.
Amazon Bedrock Knowledge Bases se posiciona como una solución completamente gestionada que simplifica la gestión del flujo de trabajo RAG. Esta tecnología permite a las empresas integrar datos privados en los modelos, proporcionando respuestas más contextuales y precisas que atienden a sus necesidades específicas.
Para los desarrolladores de productos multiarrendatarios, como los proveedores de software independiente (ISVs) que ofrecen productos de software como servicio (SaaS), la capacidad de personalizar experiencias para cada cliente se vuelve especialmente relevante. Implementar RAG permite utilizar datos específicos de cada arrendatario, abordando desafíos cruciales como el aislamiento de datos, la seguridad y la gestión eficiente de costos.
La arquitectura RAG utilizada por los ISVs ofrece ejemplos prácticos de personalización efectiva. Un aspecto esencial es el uso de bases de vectores para el almacenamiento de datos, y Amazon OpenSearch Service se perfila como la herramienta actual para esta función, aunque hay adaptaciones posibles para otras implementaciones.
Al diseñar un sistema RAG para un entorno multiarrendatario, las empresas deben considerar cuidadosamente el aislamiento de los arrendatarios, la variabilidad de las necesidades, la simplicidad en la gestión y la rentabilidad. Encontrar un equilibrio entre estos factores es crucial para el éxito de la solución. Los patrones de silo, pool y puente presentan diferentes niveles de aislamiento y personalización, adaptándose a diversas necesidades y casos de uso con distintos grados de eficacia.
El patrón de silo sobresale por su alto nivel de aislamiento, creando una infraestructura completamente separada para cada arrendatario. A pesar de sus costes más elevados, este enfoque ofrece la mayor seguridad y autonomía de datos. En contraposición, el patrón de pool permite compartir la arquitectura RAG entre arrendatarios, optimizando costos pero limitando la personalización individual. Finalmente, el patrón de puente ofrece un compromiso, facilitando la personalización mientras optimiza los costos comparado con el enfoque de silo.
Estos enfoques arquitectónicos permiten a las organizaciones ajustar sus sistemas tecnológicos para ofrecer servicios altamente personalizados, asegurando así la satisfacción del cliente y aprovechando al máximo los recursos y datos disponibles.
