Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están en auge gracias a la técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que permite a los modelos acceder a datos adicionales no disponibles durante su entrenamiento original. Este método mejora la precisión y especificidad de las respuestas, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para evitar las conocidas «alucinaciones» de la IA.
Una manera práctica de implementar RAG en aplicaciones de IA generativa es mediante Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) y Amazon Bedrock. Esta combinación facilita la creación de soluciones escalables y seguras, optimizando el rendimiento mediante instancias informáticas y sólidos mecanismos de seguridad, integrándose con Amazon VPC y AWS IAM.
El proceso de datos dentro de esta solución utiliza Amazon S3 para gestionar datos no estructurados, que se integran en una base de datos vectorial mediante Amazon OpenSearch Serverless y las APIs de Amazon Bedrock. Esto permite enriquecer las interacciones con la IA generativa utilizando datos específicos de cada empresa, asegurando una experiencia adaptada y eficiente.
La automatización de la provisión y gestión de nodos dentro de un clúster de EKS, desplegado en múltiples zonas de disponibilidad, asegura alta disponibilidad. Además, un contenedor RAG de Bedrock dentro del clúster facilita el acceso de los usuarios al flujo de trabajo, utilizando un servicio de Kubernetes con un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon para optimizar el rendimiento.
Para la implementación de esta solución, es esencial tener acceso a modelos en Amazon Bedrock y disponer de herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub que contiene una plantilla de Terraform para desplegar la infraestructura automáticamente.
Una vez configurado, las consultas se realizan a través del balanceador de carga de aplicaciones, utilizando las APIs de AWS. Para evitar cargos adicionales, es crucial eliminar los recursos utilizados al terminar, incluyendo la base de datos y la plantilla de Terraform.
Esta solución no solo demuestra la integración eficaz de datos estructurados y no estructurados, sino que también presenta un modelo escalable y seguro para desarrollar aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y mejorando la transparencia en los procesos.
