Los asistentes basados en chat, impulsados por la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), están revolucionando el soporte al cliente, los mostradores de ayuda internos y la búsqueda empresarial. Esta tecnología proporciona respuestas rápidas y precisas utilizando datos propios, lo que resulta clave para mejorar la experiencia del usuario. Con RAG, es posible emplear un modelo base listo para usar y enriquecerlo con datos específicos de la empresa, logrando que las respuestas sean relevantes y contextualizadas, todo ello sin necesidad de ajustes o reentrenamientos complicados.
El uso del Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) para operar estos asistentes ofrece flexibilidad y un control total sobre los datos y la infraestructura. EKS se adapta a las cargas de trabajo y es una opción costo-efectiva tanto para demandas constantes como fluctuantes. Su compatibilidad con aplicaciones existentes en entornos Kubernetes, ya sean locales o en la nube pública, facilita su integración en diferentes plataformas.
Además, los microservicios NVIDIA NIM simplifican el despliegue de modelos de IA al integrarse con servicios de AWS como Amazon EC2, EKS y SageMaker. Estos microservicios, que se distribuyen como contenedores Docker, eliminan la complejidad del manejo de modelos de inteligencia artificial, automatizando configuraciones técnicas que de otro modo requerirían tiempo y experiencia en ingeniería.
El operador NVIDIA NIM facilita la gestión de componentes y servicios en Kubernetes, permitiendo una operación eficiente de varios tipos de modelos. Su arquitectura permite la gestión coordinada de recursos, lo que ayuda a reducir la latencia de inferencia y mejora las capacidades de escalabilidad automática.
En el contexto de una solución práctica, un asistente basado en chat RAG se desarrolla utilizando NVIDIA NIM para la inferencia de modelos de lenguaje, en combinación con Amazon OpenSearch Serverless para almacenar y consultar vectores de alta dimensión. Esta infraestructura subyacente en Kubernetes, habilitada por EKS, permite un despliegue eficiente de cargas de trabajo de computación heterogéneas.
Para crear esta solución, se sigue un proceso que abarca desde la configuración del clúster EKS y de OpenSearch Serverless, hasta el establecimiento de un sistema de archivos EFS y la creación de grupos de nodos GPU con Karpenter. Cada uno de estos pasos está diseñado para optimizar el rendimiento y la eficiencia de costos, integrando herramientas que permiten la fácil gestión de modelos y asegurando que las respuestas sean rápidas y precisas.
Finalmente, la implementación de un cliente de asistente basado en chat utiliza bibliotecas como Gradio y LangChain para ofrecer una interfaz intuitiva. Este sistema permite al asistente recuperar información relevante y generar respuestas en contexto, mostrando cómo Amazon EKS puede ser una solución efectiva para desplegar aplicaciones de inteligencia artificial, garantizando así la fiabilidad y escalabilidad necesario para enfrentar el reto de las demandas actuales en el ámbito empresarial.
vía: AWS machine learning blog
