En el ámbito del análisis de datos, la integración de la inteligencia artificial está adquiriendo un papel cada vez más crucial, especialmente con plataformas como Amazon OpenSearch. Esta herramienta, pensada para búsquedas y análisis en grandes volúmenes de datos, enfrenta el desafío de enriquecer dichos datos antes de su indexación. Es común la necesidad de extraer información adicional, como la ubicación geográfica asociada a direcciones IP en registros o la identificación del idioma en comentarios de clientes.
Tradicionalmente, este enriquecimiento dependía de procesos externos, complicando las canalizaciones de ingestión y arriesgando su eficacia. Sin embargo, OpenSearch ha lanzado conectores de aprendizaje automático de terceros que simplifican esta tarea.
Uno de estos conectores es Amazon Comprehend, que utiliza la API LangDetect para identificar el idioma de los documentos. Por otro lado, Amazon Bedrock da acceso al modelo Amazon Titan Text Embeddings v2, permitiendo realizar búsquedas semánticas en varios idiomas.
La puesta en marcha de estas funcionalidades se realiza mediante un cuaderno de Amazon SageMaker y una plantilla de AWS CloudFormation, ofreciendo los recursos necesarios para que los usuarios repliquen el proceso. Parte de esta solución es la configuración de OpenSearch para interactuar con Amazon Comprehend, asegurando que el rol IAM tenga los permisos apropiados para usar la API del detector de idiomas.
Un pipeline de ingestión, que integra la API de Amazon Comprehend, añade información sobre el idioma mientras los documentos son indexados. Esta implementación demuestra cómo OpenSearch puede optimizar las capacidades de búsqueda y análisis al incorporar modelos de aprendizaje automático de terceros, mejorando así su funcionalidad.
Amazon Bedrock destaca por su capacidad de facilitar búsquedas semánticas multilingües, mediante la generación de vectores de texto a partir de documentos en diversos idiomas. Esto se logra al cargar documentos en dataframes y crear un índice que guarda los vectores generados junto con el texto original y su traducción al inglés.
Estos conectores simplifican la arquitectura del sistema y reducen la infraestructura necesaria, facilitando el mantenimiento y la escalabilidad. Además, optimizan los costos operativos al evitar la gestión de endpoints y simplificar la facturación.
En resumen, estas innovaciones transforman a Amazon OpenSearch en una herramienta esencial para quienes buscan almacenar, buscar y enriquecer datos, permitiendo tomar decisiones fundamentadas en información precisa y contextual.
