Amazon Bedrock ha introducido nuevas herramientas diseñadas para ayudar a las organizaciones a gestionar y escalar sus bases de conocimientos de manera efectiva, integrando modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento. Esta plataforma, que se ofrece como un servicio completamente gestionado, permite a los usuarios desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando información contextual de las fuentes de datos internas de sus empresas, lo que mejora notablemente la precisión y seguridad en el manejo de datos sensibles.
Uno de los desafíos más apremiantes que enfrentan las organizaciones es el control de acceso a sus datos a lo largo de diferentes unidades comerciales, como departamentos y empleados, sin sacrificar la escalabilidad. Intentar separar manualmente las fuentes de datos suele generar una complejidad innecesaria y limitaciones en los servicios. Las nuevas herramientas de las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock permiten implementar flujos de trabajo gestionados de principio a fin para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), optimizando así la gestión de datos de manera más eficiente y organizada.
La plataforma propone un enfoque innovador que consiste en utilizar estructuras de carpetas en el servicio de almacenamiento Amazon S3, junto con filtros de metadatos, para lograr una segmentación eficaz de los datos dentro de una sola base de conocimiento. Esta estrategia garantiza que la información de varios clientes esté compartimentada de forma segura, lo que reduce el riesgo de exposición de datos sensibles.
La organización lógica del sistema de Amazon S3 podría estructurarse de tal forma que cada cliente disponga de su propio directorio dentro de una única jerarquía, facilitando el acceso controlado a información específica. Por ejemplo, en el caso de una firma de consultoría que maneja documentos para múltiples proveedores de salud, se podría establecer una clara jerarquía que asegure la separación total de la documentación de un cliente respecto a la de otro.
Además, el sistema integra bases de datos de vectores comunes, lo que enriquece las capacidades de filtrado y consulta de metadatos. Esto implica que los documentos son etiquetados con identificadores únicos para cada cliente, añadiendo así una capa extra de organización y seguridad. De este modo, los usuarios asociados con un cliente solo tendrán acceso a sus documentos, garantizando los límites necesarios de privacidad.
La funcionalidad de filtrado también se extiende al desarrollo de consultas más precisas y específicas, algo crucial en sectores que manejan datos regulados y confidenciales, como el sector salud. Gracias a esta implementación, las organizaciones pueden optimizar sus esfuerzos de cumplimiento normativo y maximizar el uso de sus recursos para potenciar sus iniciativas de inteligencia artificial generativa.
La reciente expansión de Amazon Bedrock hacia el soporte de múltiples fuentes de datos a través de cuentas de AWS promete aumentar la eficacia de la plataforma, permitiendo a las empresas gestionar sus datos con mayor flexibilidad y eficiencia. Con la integración de bases de datos de vectores como OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL y Pinecone, las capacidades de búsqueda semántica y recuperación de datos mejoran de forma significativa, proveyendo a las organizaciones las herramientas necesarias para escalar sus operaciones y cumplir con las regulaciones de seguridad y confidencialidad pertinentes.
