En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un crecimiento notable, impulsado en gran medida por los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs). Sin embargo, para maximizar su potencial, es crucial integrar estos modelos con fuentes de datos externas que ofrezcan información actualizada y conocimientos específicos de cada sector. En este contexto, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) se presenta como una solución eficaz.
RAG permite que los LLMs busquen información relevante en bases de datos o documentos existentes según la entrada del usuario, lo que resulta en respuestas más precisas y contextualizadas. Este enfoque se está utilizando en diversas aplicaciones, desde el desarrollo de productos hasta la atención al cliente y la toma de decisiones basada en datos.
La implementación de RAG beneficia especialmente a los proveedores de Software como Servicio (SaaS) y a sus usuarios al permitir arquitecturas multi-tenant. Esto significa que un solo conjunto de código puede ofrecer servicios a múltiples inquilinos, asegurando que sus datos sean capturados y protegidos adecuadamente. Así, RAG permite que los LLMs ofrezcan servicios de IA personalizados utilizando los datos específicos de cada usuario.
Por ejemplo, en un centro de atención telefónica que opera como SaaS, los registros históricos de consultas y manuales de productos pueden constituir bases de conocimiento específicas para cada cliente. Con RAG, un LLM puede generar respuestas precisas y adaptadas a partir de estas fuentes, permitiendo interacciones personalizadas que no podrían lograrse con asistentes de IA genéricos. Así, RAG se convierte en un componente esencial para ofrecer experiencias personalizadas, aumentando la competitividad y el valor del servicio.
Sin embargo, RAG también presenta retos en términos de seguridad y privacidad. En entornos multi-tenant, es vital garantizar que los datos de cada inquilino estén aislados y protegidos. La seguridad de los datos impacta directamente en la confianza y ventaja competitiva de los proveedores de SaaS.
Amazon Bedrock Knowledge Bases ofrece una solución para simplificar la implementación de RAG. Utilizando OpenSearch como base de datos vectorial, se puede optar por Amazon OpenSearch Service o Amazon OpenSearch Serverless, cada uno con sus características únicas. La combinación de JSON Web Token (JWT) y el Control de Acceso Basado en Atributos (FGAC) ayuda a mantener el aislamiento de datos, permitiendo una gestión segura y efectiva.
La implementación de RAG con estas herramientas asegura que las consultas del usuario se traduzcan en búsqueda de información relevante, que luego se añade como contexto al LLM, mejorando la calidad y relevancia de las respuestas.
Conforme RAG se vuelve más común en el sector SaaS, los desafíos técnicos de manejar datos multi-tenant requieren soluciones innovadoras que no solo protejan la información, sino que también optimicen la utilidad de los sistemas de IA, marcando un paso importante en la evolución del software y los servicios en la nube. La personalización y la seguridad se vuelven, por lo tanto, más críticas que nunca.
