Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están experimentando un auge gracias a la técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método permite a los modelos de IA acceder a datos adicionales que no estaban disponibles durante su entrenamiento inicial, resultando en respuestas más precisas y específicas sin la necesidad de un reentrenamiento constante. Esto mejora la calidad de las respuestas y disminuye los errores conocidos como «alucinaciones», además de ofrecer mayor transparencia.
Una implementación efectiva de RAG se logra utilizando Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) en combinación con Amazon Bedrock, facilitando la creación de soluciones escalables y seguras. EKS proporciona un entorno seguro y económico para desplegar cargas de trabajo de IA, optimizando el rendimiento a través de avanzadas instancias informáticas y mecanismos de seguridad robustos, como el uso de Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos de esta solución utiliza Amazon S3 como fuente de datos no estructurados, que luego son integrados en una base de datos vectorial de Amazon OpenSearch Serverless mediante las APIs de Amazon Bedrock. Esto enriquece las interacciones con la IA generativa al acceder a datos específicos de las empresas.
La automatización de la provisión y gestión de nodos en un clúster de EKS es fundamental, asegurando alta disponibilidad mediante el uso de múltiples zonas de disponibilidad. Dentro de este clúster, se despliega un contenedor RAG de Bedrock, permitiendo a los usuarios acceder al flujo de trabajo RAG con un servicio de Kubernetes que se sirve de un balanceador de carga de Amazon para optimizar el rendimiento.
Para implementar esta solución, se requieren ciertos pasos previos, como un acceso adecuado a los modelos en Amazon Bedrock y la instalación de herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Posteriormente, los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub con una plantilla de Terraform para desplegar la infraestructura automáticamente.
Una vez configurado, las consultas pueden realizarse a través del balanceador de carga de aplicaciones utilizando las APIs de AWS. Para evitar cargos adicionales, se recomienda eliminar los recursos utilizados, incluyendo la base de datos y la plantilla de Terraform, una vez finalizado el uso.
En resumen, esta solución no sólo ilustra cómo integrar datos estructurados y no estructurados mediante Amazon Bedrock y EKS, sino que también representa un modelo seguro y escalable para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y aumentando la transparencia.
