La implementación de tecnologías de inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, con enfoques como el Retrieval Augmented Generation (RAG) que prometen mejorar la precisión y transparencia en las respuestas de aplicaciones de IA generativa. Al permitir que los modelos base accedan a datos relevantes adicionales, este método evita los costos y la complejidad de capacitar o ajustar modelos.
Un número creciente de clientes está utilizando las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para implementar flujos de trabajo RAG. La configuración inicial de estas bases puede realizarse rápidamente mediante la consola de gestión de AWS, conectándose con fuentes de datos con apenas unos clics. Sin embargo, para preparar un entorno de producción más sólido, se recomienda migrar a un template de infraestructura como código (IaC), especialmente aprovechando el marco de gestión de IaC de Terraform, preferido por muchas organizaciones.
Recientemente, se ha presentado una solución IaC mediante Terraform para la implementación de bases de conocimiento en Amazon Bedrock, que incluye la conexión con fuentes de datos. Esta solución automatiza la creación y configuración de componentes esenciales de servicios de AWS, como el rol de AWS Identity and Access Management (IAM) para establecer políticas de acceso seguras, y Amazon OpenSearch Serverless, que gestiona grandes conjuntos de datos eficientemente. Este enfoque permite optimizar la ejecución de aplicaciones basadas en RAG, haciéndolas más ágiles y sostenibles.
Los clientes interesados deben cumplir con ciertas condiciones previas, como tener una cuenta activa de AWS e instalar herramientas como Terraform y AWS CLI. Es crucial configurar el acceso a un modelo base dentro de Amazon Bedrock que genere embeddings, usando por defecto el modelo Titan Text Embeddings V2, para facilitar la interacción y obtener respuestas precisas.
Para quienes buscan personalizar su implementación, la solución ofrece flexibilidad para modificar la estrategia de partición del contenido y las dimensiones de los vectores de OpenSearch, permitiendo a las organizaciones adaptar el sistema a sus necesidades específicas. Esto mejora la experiencia del usuario al consultar información.
Finalmente, se aconseja a los usuarios limpiar su entorno tras probar los recursos para evitar incurrir en costos innecesarios, eliminando la infraestructura creada y vaciando el contenido del bucket de Amazon S3 utilizado. Las opciones avanzadas para personalizar la base de conocimiento refuerzan las capacidades de RAG, colocando a Amazon Bedrock y Terraform como aliados en la creación de soluciones innovadoras y eficientes en el campo de la inteligencia artificial.
