Recientemente, se han explorado nuevas capacidades de las aplicaciones de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) en inteligencia artificial, destacándose por combinar modelos avanzados con habilidades de búsqueda de conocimiento externo y capacidades de agentes autónomos. Estos innovadores sistemas no solo responden preguntas simples, sino que abordan tareas complejas mediante procesos de múltiples pasos, decisión y generación de resultados avanzados.
Un ejemplo destacado en el desarrollo de aplicaciones RAG es el uso del marco LlamaIndex. Este permite la conexión de modelos fundamentales con bases de datos externas, APIs y documentos, logrando una recuperación y estructuración eficiente de la información. En este contexto, el modelo Mistral Large 2 de Amazon Bedrock facilita la interacción con conocidos sitios web como Arxiv, GitHub, TechCrunch y DuckDuckGo, además de acceder a documentación interna valiosa.
La solución propuesta se organiza en dos componentes principales: el AgentRunner, encargado de administrar el historial de conversaciones y tareas, y el AgentWorker, centrado en el razonamiento y la ejecución de tareas. A través de la integración con APIs relevantes y el uso del modelo Mistral Large 2, la aplicación puede ofrecer respuestas altamente contextualizadas.
Existen dos enfoques principales para estructurar un marco RAG: uno emplea Amazon OpenSearch Serverless para una implementación programática y el otro utiliza las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, optimizando el manejo de documentos con un mínimo esfuerzo en configuración. Ambas opciones proveen flexibilidad y eficiencia para adaptarse a diversas necesidades.
En conclusión, construir aplicaciones RAG potentes mediante LlamaIndex y Amazon Bedrock representa un avance significativo en inteligencia artificial. A medida que estas tecnologías evolucionan, se convierten en herramientas esenciales para investigadores y desarrolladores, abriendo nuevas oportunidades en el campo de la inteligencia artificial.
