Las aplicaciones de Retrieval Augmented Generation (RAG) han adquirido gran relevancia en el campo de la inteligencia artificial generativa, gracias a su capacidad para proporcionar información contextual que mejora el rendimiento en diversas tareas. Sin embargo, su implementación requiere una atención cuidadosa a la seguridad, especialmente cuando manejan datos sensibles. Este tipo de información, que incluye datos personales identificables (PII), información de salud protegida (PHI) y datos comerciales confidenciales, es un aspecto crucial que no puede ser ignorado, ya que una mala gestión puede resultar en brechas de datos significativas.
Las organizaciones que operan en sectores como la salud y las finanzas, así como aquellas que manejan información confidencial, se enfrentan a riesgos que pueden traducirse en violaciones de regulaciones y en una pérdida de confianza por parte de sus clientes. Para evitar estos peligros, es fundamental que se desarrolle un modelo de amenaza integral que ayude a identificar vulnerabilidades potenciales, como las fugas de datos sensibles y el acceso no autorizado.
Amazon Web Services (AWS) ha desarrollado una serie de estrategias de seguridad especialmente diseñadas para aplicaciones de IA generativa. Entre sus herramientas, destaca Amazon Bedrock Knowledge Bases, que facilita la gestión del flujo de trabajo RAG. Esta plataforma ayuda a las organizaciones a proporcionar a los modelos básicos y agentes la información contextual necesaria, derivada de fuentes de datos privadas, lo que permite obtener respuestas más relevantes y adaptadas a necesidades específicas. Además, Amazon Bedrock Guardrails permite implementar salvaguardias personalizadas que protegen la redacción de información sensible, manteniendo la privacidad.
El flujo de trabajo de RAG consta de dos fases fundamentales: la ingestión y la recuperación aumentada. En la fase de ingestión, los datos no estructurados son procesados y transformados en documentos de texto que se dividen en fragmentos. Estos fragmentos son luego almacenados en un vector store, como el Amazon OpenSearch Service. Durante la etapa de recuperación aumentada, una consulta del usuario se utiliza para buscar información semánticamente similar a esos fragmentos almacenados. Sin embargo, si no se realiza una correcta sanitización de los datos sensibles durante la ingestión, corre el riesgo de que esta información se divulgue a usuarios no autorizados.
Para proteger la información sensible, se sugieren dos patrones arquitectónicos: la redacción de datos a nivel de almacenamiento y el acceso basado en roles. La redacción a nivel de almacenamiento implica identificar y modificar la información sensible antes de su almacenamiento. Por su parte, el acceso basado en roles permite controlar el acceso a la información según los permisos de cada usuario, lo que resulta esencial en entornos donde es necesario diferenciar entre diferentes tipos de roles, como en el sector salud.
Así, aunque las aplicaciones de RAG presentan oportunidades significativas para mejorar la eficacia en el uso de IA generativa, también requieren una atención especial hacia la seguridad y la protección de datos sensibles. Implementar estos enfoques no solo reduzca los riesgos, sino que también ayuda a mantener la confianza de los clientes y asegurar el cumplimiento normativo.
