En el panorama actual de la tecnología, la implementación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) ha destacado como una herramienta indispensable para potenciar la inteligencia artificial en diversas industrias. Sin embargo, mejorar estas capacidades requiere integrar inteligentemente datos externos, y es aquí donde la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se ha consolidado como una solución eficaz.
RAG es una técnica que busca información relevante en bases de datos o documentos existentes según la entrada del usuario, incorporándola en las solicitudes de los LLMs. Este enfoque permite generar respuestas más precisas y adecuadas al contexto. Su aplicación es amplia, desde soporte en atención al cliente hasta la toma de decisiones informadas en sectores específicos.
Para los proveedores de software como servicio (SaaS) y sus usuarios, RAG ofrece un valor añadido significativo. La arquitectura multi-tenant permite a los proveedores dar servicio a múltiples clientes desde una base de código única, mientras que los datos de cada cliente se acumulan y protegen mediante controles de acceso y aislamiento adecuados. Esto posibilita la utilización de datos específicos de cada cliente para ofrecer servicios de inteligencia artificial personalizados.
Un ejemplo práctico de RAG se encuentra en centros de atención telefónica SaaS. Aquí, los registros de consultas y manuales de productos se transforman en bases de conocimiento, permitiendo que los LLMs generen respuestas precisas. Esta capacidad de personalización genera experiencias únicas de IA, que difieren de los asistentes genéricos al considerar conocimientos comerciales específicos. Así, RAG se perfila como crucial en la personalización del servicio, favoreciendo la diferenciación competitiva.
No obstante, la utilización de datos específicos de clientes plantea retos en términos de seguridad y privacidad. La arquitectura segura es esencial para mantener el aislamiento de datos entre clientes y evitar que ocurra acceso no autorizado o filtraciones de datos. En contextos multi-tenant, la seguridad de los datos es fundamental para la confiabilidad y ventaja competitiva de los proveedores de SaaS.
Amazon Bedrock Knowledge Bases surge como una solución para simplificar la implementación de RAG, utilizando OpenSearch como base de datos vectorial. Amazon ofrece dos alternativas: OpenSearch Service y OpenSearch Serverless, cada una con distintos modelos de permisos para construir entornos multi-tenant seguros. Con la combinación de JSON Web Token (JWT) y Control de Acceso Basado en Atributos (FGAC), se garantiza una gestión de acceso eficaz y aislamiento de datos.
Esta solución emplea autenticación JWT para asegurar el aislamiento de datos en OpenSearch Service, estableciendo una clara separación de permisos de acceso. Con la implementación de RAG, se facilita la recuperación de información relevante, mejorando la calidad y pertinencia de las respuestas.
A medida que RAG se consolida en el sector SaaS, los desafíos técnicos ligados al manejo de datos multi-tenant requieren soluciones innovadoras que aseguren la protección de información sensible a la vez que maximizan la utilidad de los sistemas IA. Esto representa una evolución en software y servicios en la nube, donde la personalización y seguridad son imprescindibles.
