Recientemente, se ha demostrado el impacto revolucionario de las aplicaciones de recuperación aumentada por generación (RAG) en el ámbito de la inteligencia artificial. Estas aplicaciones, que destacan por su enfoque avanzado, combinan modelos fundamentales con capacidades de búsqueda de conocimiento externo y funciones de agentes autónomos. Esto permite acceder y procesar información de manera dinámica, descomponer tareas complejas, utilizar herramientas externas, aplicar razonamiento, y adaptarse a diversos contextos. No se limitan simplemente a responder preguntas, sino que realizan procesos de múltiples pasos, toman decisiones y generan salidas complejas.
Un ejemplo innovador en la construcción de aplicaciones RAG se visualiza mediante el uso del marco LlamaIndex. Esta herramienta conecta los modelos fundamentales con fuentes de datos externas, permitiendo la efectiva ingesta, estructuración y recuperación de información desde bases de datos, APIs y documentos. Así, el agente RAG puede operar de manera coherente en aplicaciones de inteligencia artificial. La implementación emplea el modelo Mistral Large 2 en Amazon Bedrock, lo que posibilita la interacción de la aplicación con sitios web reconocidos como Arxiv, GitHub, TechCrunch y DuckDuckGo, y el acceso a bases de conocimiento con documentación interna.
La solución presenta dos componentes principales: el AgentRunner, que organiza el historial de conversación y tareas, y el AgentWorker, encargado del razonamiento y la ejecución de tareas. Mediante el modelo Mistral Large 2, la aplicación se integra con APIs pertinentes y accede a conocimientos internos, proporcionando así respuestas más contextualizadas a las consultas de los usuarios.
Existen dos métodos para construir el marco RAG. Uno emplea Amazon OpenSearch Serverless, proponiendo una implementación programática, mientras que el otro utiliza las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, optimizando el manejo documental con configuraciones mínimas. Ambas alternativas ofrecen flexibilidad y eficiencia para satisfacer diversas necesidades.
Este artículo ilustra cómo construir una aplicación RAG potente utilizando LlamaIndex y Amazon Bedrock. Con la continua evolución de la inteligencia artificial, estas herramientas se convierten en recursos invaluables para la investigación y el desarrollo tecnológico, permitiendo a empresas y desarrolladores explorar nuevos horizontes en el ámbito de la inteligencia artificial.
