Recientemente, se ha puesto de manifiesto el potencial de las aplicaciones de recuperación aumentada por generación (RAG) en el ámbito de la inteligencia artificial. Estas aplicaciones destacan por su capacidad para integrar modelos fundamentales con funciones avanzadas de búsqueda de conocimiento externo y habilidades de agentes autónomos. Este enfoque permite el acceso y procesamiento dinámico de información, además de la descomposición de tareas complejas y el uso de herramientas externas, lo que resulta en decisiones sofisticadas y salidas complejas.
Un ejemplo reciente de la implementación de una aplicación RAG se realiza a través del marco LlamaIndex, el cual conecta modelos fundamentales con diversas fuentes de datos externas. Esta herramienta es especialmente útil para ingerir, estructurar y recuperar información procedente de bases de datos, APIs y documentos, facilitando la coherencia entre los agentes y las aplicaciones de inteligencia artificial. Para ejemplificar esta integración, se utiliza el modelo Mistral Large 2 en Amazon Bedrock, que permite a la aplicación interactuar con plataformas reconocidas como Arxiv, GitHub, TechCrunch y DuckDuckGo, además de acceder a bases de conocimiento que contienen documentación interna.
La solución presentada se articula en torno a dos componentes clave: el AgentRunner y el AgentWorker. El primero gestiona el historial de conversación y las tareas pendientes, mientras que el segundo se ocupa de realizar el razonamiento y la ejecución de dichas tareas. A través de la utilización del modelo Mistral Large 2, la aplicación se conecta con APIs relevantes, enriqueciendo así las respuestas a las consultas de los usuarios con un contexto más específico.
En cuanto a los enfoques de construcción para el marco RAG, se identifican dos alternativas. Una de ellas emplea Amazon OpenSearch Serverless, que sugiere una implementación programática, mientras que la otra recurre a las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, optimizando la gestión documental con una configuración mínima. Ambas opciones ofrecen flexibilidad y eficiencia, adecuándose a diferentes requerimientos.
Este avance en la construcción de aplicaciones RAG a partir de LlamaIndex y Amazon Bedrock resalta la evolución constante de la inteligencia artificial. Estas herramientas emergen como recursos valiosos que permiten a empresas y desarrolladores explorar nuevas posibilidades en el desarrollo tecnológico e investigativo en este campo.
