Amazon Bedrock Agents ha experimentado un importante lanzamiento que ofrece a las empresas la oportunidad de desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa para realizar tareas complejas, integrando múltiples sistemas y fuentes de datos. En algunas regiones y sectores regulados, la protección de datos sigue siendo una preocupación crucial. Para abordar estas inquietudes, AWS ha ampliado la funcionalidad de Amazon Bedrock Agents añadiendo servicios híbridos y de borde, como AWS Outposts y AWS Local Zones. Esto facilita la creación de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) que trabajan con datos locales, una medida clave para el cumplimiento de las normativas de privacidad.
Empresas que manejan información sensible, como datos personales identificables, han solicitado que la infraestructura de AWS cumpla con las normativas locales para procesar y almacenar datos de manera conforme. La combinación de servicios de nube híbrida y de borde proporciona escalabilidad y flexibilidad, manteniendo la capacidad de procesamiento local con baja latencia. Esto es particularmente importante para asegurar el cumplimiento normativo en sectores regulados.
La arquitectura para implementar soluciones de RAG se categoriza en dos patrones principales: RAG completamente local y RAG híbrido. El enfoque local utiliza instancias en racks de Outposts, alojando modelos de lenguaje y bases de datos de conocimiento en estos entornos para garantizar que los datos sensibles no salgan de las instalaciones. Por otro lado, el enfoque híbrido permite operar modelos de inteligencia artificial tanto en la nube como en entornos locales, garantizando que los datos regulados permanecen dentro de límites geográficos específicos.
Con Amazon Bedrock Agents, las organizaciones pueden construir y configurar agentes autónomos que interactúan con modelos, fuentes y aplicaciones de datos. Esto incluye la capacidad de invocar funciones de AWS Lambda para operar modelos autogestionados en el borde, como se evidencia en el ejemplo de un chatbot para servicio al cliente. Este chatbot en un minorista de calzado utiliza una base de conocimiento local para responder consultas específicas sobre sus productos, mientras que preguntas más generales se gestionan a través de la infraestructura en la nube.
AWS reafirma su compromiso de apoyar a las organizaciones en la adopción de soluciones de inteligencia artificial generativa que cumplan con las normativas de privacidad y seguridad. Esto permite a las empresas beneficiarse de la innovación, protegiendo al mismo tiempo sus datos sensibles. Ejecutar modelos cerca de los dispositivos y usuarios finales mejora la latencia, la privacidad y la eficiencia operativa, al tiempo que asegura el cumplimiento regulatorio.
