En el evento AWS re:Invent 2024, Amazon presentó una nueva funcionalidad de Amazon Bedrock Knowledge Bases que promete revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus datos. Esta herramienta ofrece un sistema completamente gestionado de Recuperación Aumentada por Generación (RAG), que conecta modelos de lenguaje de gran escala (LLM) con fuentes de datos internas. Esta capacidad permite que los modelos de fundamento enriquecen sus respuestas con información contextual extraída de datos privados, resultando en respuestas más precisas y relevantes para los usuarios.
Una de las características más destacadas es la integración de consultas en lenguaje natural para extraer datos estructurados desde Amazon Redshift y Amazon SageMaker Lakehouse. Con esta innovación, los desarrolladores pueden construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa que acceden a información tanto de fuentes estructuradas como no estructuradas sin necesidad de tener un entendimiento profundo de la estructura de bases de datos o los comandos SQL. Mediante procesamiento de lenguaje natural, Amazon Bedrock Knowledge Bases convierte las preguntas en lenguaje natural en consultas SQL, facilitando el acceso a los datos deseados de manera intuitiva.
Además, para las organizaciones que manejan datos en Amazon Aurora, AWS ha facilitado la integración zero-ETL entre Aurora PostgreSQL-Compatible y Amazon Redshift, permitiendo así acceder a la información en tiempo real sin la necesidad de crear complejas tuberías de extracción, transformación y carga. Este enfoque optimiza el flujo de trabajo y permite a las empresas desarrollar aplicaciones poderosas, como asistentes de IA, que utilizan los datos operativos disponibles.
El proceso de configuración de este sistema implica varios pasos: desde el almacenamiento de datos en Aurora PostgreSQL, pasando por la integración con Redshift, hasta la creación de la base de conocimiento en Amazon Bedrock. Es esencial contar con los permisos adecuados para finalizar la integración, lo cual incluye asignar los derechos de acceso necesarios para las tablas en Redshift.
Una vez establecido el sistema, las empresas pueden empezar a realizar consultas de lenguaje natural, transformando preguntas directas en respuestas comprensibles, respaldadas por datos estructurados. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también potencia la toma de decisiones, ya que los responsables pueden acceder a insights valiosos de manera ágil.
La conclusión de esta iniciativa es clara: Amazon Bedrock Knowledge Bases representa un avance significativo en la interacción entre humanos y datos, alineándose con las necesidades actuales de las empresas en su búsqueda por aprovechar al máximo la inteligencia artificial. Con esta solución, los usuarios podrán explorar y consultar su información de una manera más intuitiva y directa que nunca.
vía: AWS machine learning blog
