En un mundo donde la personalización se ha convertido en un factor crucial para el éxito de las empresas, las organizaciones buscan continuamente formas innovadoras de aprovechar su conocimiento y experiencia sectorial. Con el avance de los modelos de base (FMs) y sus capacidades en el procesamiento del lenguaje natural, se ha abierto una puerta hacia la maximización del valor de los activos de datos propios.
La inteligencia artificial generativa se está integrando cada vez más en las plataformas empresariales con el objetivo de ofrecer experiencias únicas y ajustadas a las necesidades de cada cliente. Personalizar los modelos FMs utilizando datos específicos de la empresa y sus usuarios es fundamental para alcanzar este nivel de especialización. En este contexto, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha emergido como una técnica eficiente para lograr dicha especialización.
Amazon Bedrock Knowledge Bases se posiciona como un servicio completo que facilita la implementación del flujo de trabajo RAG. Este sistema proporciona a las empresas la capacidad de ofrecer información adaptada a los modelos FMs utilizando datos privados, lo que resulta en respuestas más precisas y orientadas a las necesidades de cada cliente.
Para desarrolladores de productos multiarrendatarios, como los proveedores de software independiente (ISVs) que crean soluciones de software como servicio (SaaS), la personalización de experiencias para cada cliente es de suma importancia. La adopción de RAG permite un uso selectivo de datos particulares para cada arrendatario, abordando cuestiones esenciales como el aislamiento y seguridad de los datos, gestión de clientes y eficiencia económica.
La arquitectura RAG dentro de aplicaciones ISV presenta abordajes claros para conseguir esta personalización. Un elemento fundamental es el uso de bases de vectores para el almacenamiento de datos, actualmente apoyado por Amazon OpenSearch Service, aunque la arquitectura permite flexibilidad para otros ajustes similares.
Al idear un sistema RAG multiarrendatario, es esencial tener en cuenta elementos como el aislamiento de datos, la variabilidad, la gestión simplificada del cliente y la rentabilidad. Encontrar un equilibrio entre estos factores es crucial para el éxito del sistema. Los patrones estructurales de silo, pool y puente ofrecen diferentes grados de aislamiento y personalización para diferentes necesidades y casos de uso.
El patrón de silo prioriza el aislamiento, construyendo una infraestructura completamente independiente para cada arrendatario, lo que garantiza la máxima seguridad de los datos aunque a un costo mayor. Por el contrario, el patrón de pool comparte la arquitectura entre todos los arrendatarios, lo que reduce costos a pesar de limitar la personalización específica. Por último, el patrón de puente propone un balance entre los dos anteriores, permitiendo una personalización significativa al tiempo que optimiza los costos comparado con el enfoque de silo.
Tales estrategias permiten a las compañías modificar su infraestructura tecnológica, adaptando sus servicios para ofrecer experiencias más personalizadas y asegurando así la satisfacción del cliente mientras se maximiza el uso de recursos y datos.
