Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están ascendiendo en popularidad, impulsadas por una técnica innovadora conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este enfoque permite que los modelos de IA accedan a datos adicionales que no estaban disponibles durante su entrenamiento, resultando en respuestas más precisas y específicas sin la necesidad de reentrenar constantemente el modelo. Esta capacidad no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que también contribuye a una mayor transparencia y reduce errores comúnmente conocidos como «alucinaciones».
Para implementar RAG de manera efectiva en las aplicaciones de IA generativa, se presenta un enfoque práctico utilizando el Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock. Esta combinación facilita la creación de soluciones que son no solo escalables, sino también seguras. EKS proporciona un entorno seguro y rentable para desplegar cargas de trabajo impulsadas por IA, optimizando el rendimiento mediante el uso de instancias informáticas y mecanismos de seguridad robustos, tales como el emparejamiento con Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos dentro de esta solución se apoya en Amazon S3, que actúa como origen de datos no estructurados e integra información en una base de datos vectorial de Amazon OpenSearch Serverless a través de las APIs de Amazon Bedrock. Este proceso permite que los usuarios accedan a datos específicos de la empresa, enriqueciendo así las interacciones con la IA generativa.
La solución aprovecha la automatización para la provisión y gestión de nodos dentro de un clúster de EKS, distribuyéndolos en múltiples zonas de disponibilidad para garantizar alta disponibilidad. En este clúster, se despliega un contenedor RAG de Bedrock, lo que facilita el acceso de los usuarios al flujo de trabajo RAG mediante un servicio de Kubernetes que utiliza un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon, optimizando así el rendimiento general.
Para implementar esta solución, es necesario seguir varios pasos esenciales, como asegurarse de contar con 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 donde encontrarán una plantilla de Terraform para la provisión automática de la infraestructura.
Una vez que todo ha sido configurado, los usuarios pueden realizar consultas a través del balanceador de carga de aplicaciones, utilizando las APIs facilitadas por AWS. Además, para evitar posibles cargos adicionales tras el uso, se recomienda limpiar los recursos utilizados, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
En conclusión, esta solución no solo ilustra cómo integrar datos estructurados y no estructurados utilizando Amazon Bedrock y EKS, sino que también presenta un modelo escalable y seguro para desarrollar aplicaciones de IA generativa, maximizando los recursos y mejorando la transparencia de los procesos.
