Las organizaciones están mostrando un creciente interés en la generación aumentada por recuperación (RAG), y este entusiasmo ha impulsado el papel de los vectores de embeddings en el manejo de grandes bases de conocimiento. No obstante, el escalado de estas aplicaciones presenta retos significativos, especialmente en términos de costos financieros. A medida que las bases de conocimiento se expanden, se requiere una mayor cantidad de embeddings detallados, lo cual incrementa el gasto. Las actuales bases de datos vectoriales suelen depender de almacenamiento de alto rendimiento, como discos SSD o soluciones en memoria, lo que puede resultar demasiado costoso para muchas empresas. Esta barrera económica a menudo obliga a las organizaciones a restringir el alcance de sus aplicaciones RAG o a comprometer la calidad de las representaciones vectoriales.
Desde el 15 de julio, los usuarios de Amazon Bedrock Knowledge Bases tienen acceso a Amazon S3 Vectors, una innovación en fase de vista previa que se presenta como la primera solución de almacenamiento de objetos en la nube capaz de almacenar y consultar vectores de manera económica. Con esta herramienta, los clientes de Amazon Bedrock pueden reducir significativamente los costos asociados al almacenamiento y consulta de vectores, logrando una disminución de hasta un 90% en dichas áreas. Diseñado para ofrecer un almacenamiento duradero y rentable de grandes conjuntos de datos vectoriales, S3 Vectors es ideal para aplicaciones RAG que requieren un almacenamiento a largo plazo y pueden aceptar un rendimiento más bajo en comparación con las bases de datos de baja latencia.
La integración de Amazon S3 Vectors con Amazon Bedrock Knowledge Bases facilita la creación de aplicaciones RAG más asequibles, manteniendo intacta la calidad de las búsquedas semánticas. Este nuevo enfoque permite que las empresas expandan sus bases de conocimiento de manera eficiente manejando millones de documentos, sin incurrir en elevados costes relacionados con la gestión de infraestructuras complejas.
El proceso de integrar Amazon S3 Vectors es accesible y se compone de varios pasos esenciales, desde la creación de la base de conocimiento hasta la prueba de sus capacidades de recuperación. La opción de creación rápida de un nuevo almacen de vectores simplifica la administración y optimiza los costes de almacenamiento, liberando a las empresas de la carga de infraestructuras complicadas.
Además, S3 Vectors ofrece la posibilidad de configurar la fuente de datos con un enfoque sencillo para el procesamiento de documentos y la inclusión de metadatos, lo que facilita la mejora y refinamiento de las consultas. Esta funcionalidad permite realizar un proceso de integración adaptado a las necesidades específicas de recuperación de contenido de cada empresa.
Para verificar la eficacia de la base de conocimiento, los usuarios pueden utilizar una interfaz de prueba incorporada, lo que les permite experimentar con diferentes tipos de consultas y obtener información clave de manera eficiente. Asimismo, la opción de crear una base de conocimiento de manera programática mediante el AWS SDK otorga a las organizaciones una mayor flexibilidad para integrar esta innovación en sus procesos actuales.
La combinación de Amazon Bedrock Knowledge Bases con Amazon S3 Vectors representa un avance significativo, haciendo que las aplicaciones RAG sean más accesibles y económicamente viables, permitiendo que las organizaciones se centren en el valor añadido que pueden generar a través de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial.
