Las organizaciones están mostrando un creciente interés en la generación aumentada por recuperación (RAG), lo que resalta la importancia de los «vectores de embeddings» en estos procesos. Aunque estos son esenciales, al escalar, se enfrentan a desafíos significativos en términos de costos. A medida que las bases de conocimiento se expanden, se requieren embeddings más complejos. Sin embargo, muchos sistemas de bases de datos de vectores que dependen de almacenamiento de alto rendimiento como los SSD, pueden resultar prohibitivos. Esta barrera económica a menudo obliga a las organizaciones a reducir el alcance de sus aplicaciones RAG o a comprometer la calidad de sus representaciones vectoriales.
Desde el 15 de julio, los clientes de Amazon Bedrock Knowledge Bases pueden aprovechar Amazon S3 Vectors (actualmente en fase de vista previa), la primera solución de almacenamiento en la nube para vectores que promete reducir drásticamente los costos de carga, almacenamiento y consulta en un 90%. Diseñado para el almacenamiento robusto y rentable de grandes conjuntos de datos vectoriales, S3 Vectors es ideal para aplicaciones RAG que requieren almacenamiento a largo plazo y pueden aceptar un rendimiento más bajo en comparación con las bases de datos vectoriales de baja latencia.
La integración de S3 Vectors con Amazon Bedrock Knowledge Bases facilita la construcción de aplicaciones RAG más económicas sin sacrificar la calidad de la búsqueda semántica. Esto permite a las empresas expandir sus bases de conocimiento y manejar millones de documentos sin los costos elevados asociados con la infraestructura tradicional.
El proceso de integración es accesible y consta de varios pasos, desde la creación de la base de conocimiento hasta la prueba de sus capacidades de recuperación. La opción de creación rápida de un almacén de vectores simplifica la gestión y optimiza los costos. Adicionalmente, S3 Vectors ofrece una configuración sencilla para el procesamiento de documentos y la inclusión de metadatos, lo que permite refinar las consultas de manera efectiva.
La funcionalidad de la base de conocimiento puede ser validada a través de una interfaz de prueba integrada que permite experimentar con diferentes tipos de consultas. Además, la posibilidad de crear programáticamente una base usando AWS SDK brinda mayor flexibilidad para integrar esta innovación en los flujos de trabajo existentes.
La implementación conjunta de Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon S3 Vectors representa un avance significativo para hacer que las aplicaciones RAG sean más accesibles y económicas, permitiendo a las organizaciones centrarse en el valor que pueden crear mediante aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial.
