El avance en inteligencia artificial generativa y el uso de modelos de lenguaje grande (LLMs) están revolucionando la forma en que las organizaciones interactúan con sus clientes y optimizan sus procesos internos. Estos adelantos tecnológicos han permitido que las empresas de diversos sectores mejoren la experiencia del usuario de manera mucho más rápida que con los métodos tradicionales, que generalmente implicaban años de desarrollo.
Cada organización, ya sea que opere en infraestructuras locales o a través de proveedores de servicios en la nube, maneja grandes cantidades de datos almacenados. Aprovechar estos datos se ha vuelto fundamental, y una de las formas más efectivas de hacerlo es convirtiéndolos en un índice que pueda ser utilizado por la inteligencia artificial generativa para respuestas más precisas y contextualizadas. A diferencia de las respuestas obtenidas mediante preguntas a modelos de lenguaje de código abierto, que solo acceden a datos disponibles públicamente, nuevas técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) permiten extraer datos de una fuente interna y combinarlos con el conocimiento del LLM para ofrecer respuestas más enriquecidas.
La implementación de RAG implica extraer información de la base de conocimiento existente en la organización y combinarla con el vasto conocimiento catalogado por LLMs. Sin embargo, una tarea crítica para implementar inteligencia generativa eficiente es la preparación de estos datos, lo cual representa un reto significativo.
Un pilar en esta transformación es Amazon Aurora, una base de datos relacional que combina lo mejor de las bases de datos empresariales tradicionales con las ventajas económicas y de simplicidad de las soluciones de código abierto. Al ser compatible con MySQL y PostgreSQL, Aurora optimiza el manejo de datos en entornos de nube.
Una estrategia eficaz para integrar Aurora con inteligencia artificial generativa consiste en utilizar los datos almacenados en Aurora como punto de partida para desarrollar un servicio de búsqueda inteligente. Al sincronizar Aurora con Amazon Kendra, una plataforma de búsqueda manejada por AWS, los usuarios pueden implementar una búsqueda generativa mejorada que utiliza RAG para generar respuestas basadas en los datos internos de la organización combinados con el conocimiento de LLMs.
La implementación de este sistema consta de varios pasos: primero, crear un clúster de Aurora PostgreSQL e ingresar los datos; a continuación, establecer un índice con Amazon Kendra; y finalmente, configurar un conector entre Aurora PostgreSQL y Kendra. Una vez sincronizados, esta integración permite realizar búsquedas avanzadas y recibir respuestas enriquecidas gracias a la interacción con la inteligencia artificial generativa.
Gracias a esta tecnología, las organizaciones pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones generativas, reduciendo la complejidad en la preparación de datos y avanzando decisivamente en su transformación digital para ofrecer un servicio al cliente optimizado.
