En los últimos años, la integración de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) ha revolucionado la inteligencia artificial en diversas industrias. Para maximizar sus capacidades y utilizar información actualizada y específica del dominio, es crucial conectarlos con fuentes externas de datos. En este ámbito, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha emergido como una solución efectiva.
RAG permite que los LLMs busquen información relevante en bases de datos existentes y la incorporen en sus respuestas, aumentando la precisión y contextualidad. Esta metodología se aplica en varias áreas, desde el desarrollo de productos hasta atención al cliente y toma de decisiones informadas.
Para los proveedores de Software como Servicio (SaaS) y sus usuarios, RAG representa un gran avance. La arquitectura multi-tenant que soporta múltiples usuarios desde una base de código única permite el uso compartido de datos con control de acceso adecuado. En estos entornos, la IA personalizada se torna viable al aprovechar datos específicos de cada usuario.
Por ejemplo, en centros de atención telefónica SaaS, las bases de conocimiento particulares que acumulan pueden ser aprovechadas por sistemas RAG. Así, los LLMs generan respuestas precisas utilizando datos de consultas y manuales propios de cada inquilino, superando las limitaciones de los asistentes de IA genéricos.
No obstante, el uso de RAG presenta retos en seguridad y privacidad, esenciales en arquitecturas multi-tenant. La protección de datos y la garantía de aislamiento son necesarias para asegurar la confiabilidad y compentencia de los servicios SaaS.
Aquí es donde entra Amazon Bedrock Knowledge Bases, que simplifica la implementación de RAG usando Amazon OpenSearch como base de datos vectorial. Con opciones como OpenSearch Service o Serverless, y herramientas como JSON Web Token (JWT) y Control de Acceso Basado en Atributos (FGAC), se facilitan la gestión del acceso y el aislamiento de datos.
Esta solución permite la búsqueda efectiva de información pertinente, mejorando la relevancia de las respuestas generadas por los LLMs al añadir contexto específico. A medida que RAG se expande en el sector SaaS, enfrentar los desafíos de los datos multi-tenant con innovación y seguridad es crucial para proteger información sensible y aumentar la utilidad de la IA. Esto representa un paso importante hacia la personalización y seguridad en la oferta de servicios en la nube.
