Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están adquiriendo mayor relevancia, especialmente a través de una técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este método permite que los modelos de IA accedan a datos adicionales no disponibles durante su entrenamiento inicial, lo cual mejora significativamente la precisión y especificidad de sus respuestas. Esta técnica también contribuye a una mayor transparencia y a la disminución de errores típicamente conocidos como «alucinaciones».
Un método eficaz para aplicar RAG en las aplicaciones de IA generativa es mediante el uso del Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock. Esta combinación facilita la creación de soluciones escalables y seguras, proporcionando un entorno rentable y confiable para desplegar cargas de trabajo de IA. EKS optimiza el rendimiento al utilizar instancias informáticas y mecanismos de seguridad sólidos, integrándose con servicios como Amazon VPC y AWS IAM.
La solución propuesta emplea Amazon S3 como fuente de datos no estructurados, integrándolos en una base de datos vectorial de Amazon OpenSearch Serverless a través de las APIs de Amazon Bedrock. Esto permite acceder a información específica de la empresa para enriquecer las interacciones con la inteligencia artificial generativa.
El sistema automatiza la provisión y gestión de los nodos en un clúster de EKS, desplegado en múltiples zonas de disponibilidad para garantizar una alta disponibilidad. Dentro de este clúster, un contenedor RAG de Bedrock permite a los usuarios acceder al flujo de trabajo a través de un servicio de Kubernetes, utilizando un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon para ofrecer un rendimiento optimizado.
Para implementar esta solución, se requieren pasos previos como obtener acceso a modelos en Amazon Bedrock y tener instaladas herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Posteriormente, los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub que contiene una plantilla de Terraform para desplegar automáticamente la infraestructura necesaria.
Con la configuración completa, los usuarios pueden realizar consultas mediante el balanceador de carga, usando las APIs de AWS. Es recomendable limpiar los recursos posteriores al uso para evitar cargos adicionales, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
En resumen, esta solución no solo integra datos estructurados y no estructurados utilizando Amazon Bedrock y EKS, sino que también ofrece un modelo seguro y escalable para desarrollar aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y mejorando la transparencia en los procesos.
