La implementación de tecnologías de inteligencia artificial sigue avanzando, y uno de los enfoques más destacados es el Retrieval Augmented Generation (RAG), que permite mejorar la precisión y transparencia en las respuestas de aplicaciones de IA generativa. Este método, al facilitar que los modelos base accedan a datos relevantes adicionales, evita los costos y la complejidad asociados a la capacitación o ajuste de modelos.
Un gran número de clientes ha optado por utilizar las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock para implementar flujos de trabajo RAG. La configuración inicial de una base de conocimiento de Bedrock se puede realizar rápidamente a través de la consola de gestión de AWS, estableciendo conexiones con fuentes de datos en solo unos clics. Para preparar un entorno de producción más robusto, se recomienda migrar a un template de infraestructura como código (IaC), comenzando desde un proyecto existente. Esto es especialmente valioso dado que muchas organizaciones prefieren utilizar Terraform como su marco para la gestión de IaC.
Recientemente, se presentó una solución IaC utilizando Terraform para la implementación de una base de conocimiento de Amazon Bedrock que también establece conexiones 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), que establece políticas seguras de acceso y ejecución, y Amazon OpenSearch Serverless, que gestiona y consulta grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Este enfoque optimiza la ejecución de aplicaciones basadas en RAG, haciendo el proceso más ágil y sostenible.
Los clientes interesados deben tener ciertas condiciones previas, como una cuenta activa de AWS y la instalación de herramientas adecuadas como Terraform y AWS CLI. Además, es imprescindible configurar el acceso a un modelo base dentro de Amazon Bedrock que genere embeddings, utilizando el modelo Titan Text Embeddings V2 por defecto, lo que facilita la interacción y obtención de respuestas precisas.
Para aquellos que 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 que cada organización adapte el sistema a sus necesidades particulares. Esto se traduce en una experiencia de usuario mejora en cuanto a la consulta de información.
Finalmente, se recomienda a los usuarios limpiar su entorno posteriormente a la prueba de recursos para evitar costos innecesarios, lo cual implica eliminar la infraestructura creada y limpiar el contenido del bucket de Amazon S3 utilizado durante la implementación. Las opciones avanzadas para personalizar la base de conocimiento refuerzan las capacidades de RAG, posicionando a Amazon Bedrock y Terraform como aliados en la creación de soluciones innovadoras y eficientes en el ámbito de la inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
