Amazon Bedrock ha puesto en marcha una innovadora serie de herramientas destinadas a facilitar a las organizaciones la gestión y escalado de sus bases de datos de conocimiento, integrando avanzados modelos de inteligencia artificial. Este servicio, totalmente gestionado, permite a las empresas desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa, utilizando información contextual directamente extraída de sus propias fuentes de datos, lo cual se traduce en una mayor precisión y seguridad en el manejo de datos sensibles.
Las organizaciones enfrentan frecuentemente la necesidad de controlar el acceso a sus datos a través de distintas unidades comerciales, como diversos departamentos o empleados, sin comprometer la escalabilidad. A menudo, el proceso manual de separar las fuentes de datos lleva a una complejidad innecesaria y limita los servicios ofrecidos. Las herramientas presentadas por Amazon Bedrock Knowledge Bases permiten flujos de trabajo gestionados desde el inicio hasta el fin para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), promoviendo así una gestión de datos más eficiente y ordenada.
Un aspecto crucial de la plataforma es la utilización de estructuras de carpetas en el sistema de almacenamiento de Amazon S3, en combinación con filtros de metadatos, para lograr una segmentación eficaz de datos dentro de una única base de conocimiento. Esta estrategia permite mantener la información de varios clientes separada de manera segura, minimizando el riesgo de exposición de datos sensibles.
La arquitectura lógica de un sistema en Amazon S3 podría estructurarse para que cada cliente tenga su propio directorio dentro de una única configuración, lo que facilita el control de acceso a información específica. Por ejemplo, una consultora que administra documentos para múltiples proveedores de salud puede organizar fácilmente sus archivos en una jerarquía clara, asegurando que la documentación de un cliente esté absolutamente separada de la de otro.
El sistema no solo facilita la separación de datos, sino que también posibilita la integración de bases de datos de vectores comunes, incrementando las capacidades de filtrado y consulta de metadatos. Los documentos pueden ser etiquetados con identificadores exclusivos para cada cliente, añadiendo una capa adicional de organización y seguridad. Solo los usuarios vinculados a un cliente tendrán acceso a sus documentos, garantizando así los límites de privacidad necesarios.
La funcionalidad de filtrado se extiende al desarrollo de consultas más precisas y específicas, lo cual es fundamental en sectores que manejan datos regulados y confidenciales, como el sector salud. Al adoptar estas capacidades, las organizaciones pueden ser más efectivas en sus esfuerzos de cumplimiento normativo, optimizando al mismo tiempo sus recursos y potenciando sus iniciativas de inteligencia artificial generativa.
Con la reciente expansión de Amazon Bedrock para apoyar múltiples fuentes de datos a través de cuentas de AWS, se espera maximizar la efectividad de la plataforma, permitiendo a las empresas gestionar sus datos de manera más flexible y eficiente. La integración con bases de datos de vectores como OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL y Pinecone mejora significativamente las capacidades de búsqueda semántica y recuperación de datos. De esta manera, las empresas se encuentran más equipadas para escalar sus operaciones, cumpliendo con las regulaciones de seguridad y confidencialidad pertinentes.
