Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están adquiriendo cada vez más importancia, especialmente mediante la técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta innovadora metodología permite a los modelos de IA acceder a datos adicionales no disponibles durante su entrenamiento inicial, potenciando sus respuestas para hacerlas más precisas y específicas. Esta mejora en la calidad también contribuye a incrementar la transparencia y reducir los errores comunes, conocidos como «alucinaciones».
Para implementar RAG en aplicaciones de IA generativa de manera efectiva, Amazon ofrece el uso conjunto de su Elastic Kubernetes Service (EKS) con Amazon Bedrock, facilitando la creación de soluciones escalables y seguras. EKS proporciona un entorno óptimo y seguro para desplegar cargas de trabajo basadas en IA, optimizando el rendimiento mediante instancias avanzadas y sólidos mecanismos de seguridad como el emparejamiento con Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos en esta arquitectura utiliza Amazon S3 como origen para datos no estructurados, integrándolos en una base de datos vectorial con Amazon OpenSearch Serverless a través de APIs de Amazon Bedrock. Esta integración permite enriquecer las interacciones con la IA generativa con datos específicos de cada empresa.
A nivel técnico, la solución automatiza la provisión y gestión de nodos dentro de un clúster de EKS, que se utiliza en múltiples zonas de disponibilidad para asegurar una alta disponibilidad. Dentro del clúster se despliega un contenedor RAG de Bedrock, que se accede a través de un servicio de Kubernetes con un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon, optimizando el rendimiento de las consultas.
Para implementar esta solución, es necesario seguir ciertos pasos previos como obtener acceso a modelos en Amazon Bedrock y disponer de herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub que incluye una plantilla de Terraform para desplegar automáticamente la infraestructura necesaria.
Una vez configurado, las consultas se realizan a través del balanceador de carga, utilizando las APIs de AWS. Es recomendable limpiar los recursos utilizados tras el uso para evitar cargos adicionales, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
Esta solución no solo integra datos estructurados y no estructurados de manera eficiente utilizando Amazon Bedrock y EKS, sino que también se presenta como un modelo escalable y seguro para desarrollar aplicaciones de IA generativa que optimizan recursos y mejoran la transparencia.
