Clientes de diversas industrias están experimentando con la inteligencia artificial generativa (IA generativa) para acelerar y mejorar los resultados empresariales. Esta tecnología se aplica en diferentes casos de uso, como la creación de contenido, la personalización, los asistentes inteligentes, la automatización, la mejora de la productividad, entre otros. Las soluciones de IA generativa a menudo utilizan arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que mejoran la calidad del contenido, la comprensión del contexto, la creatividad y la adaptación al dominio mediante el enriquecimiento de fuentes de conocimiento externas.
Uno de los avances recientes en este ámbito es el uso de Amazon Bedrock Knowledge Bases, que facilita el almacenamiento y recuperación de datos en bases de datos vectoriales para flujos de trabajo basados en RAG. Esto tiene como objetivo mejorar las respuestas de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) al inferir con los conjuntos de datos de una organización.
Las bases de datos vectoriales se han convertido en una herramienta esencial para enfrentar los desafíos que presentan los escenarios complejos que implican grandes volúmenes de datos, la multidimensionalidad y la multimodalidad, entre otros. Estas bases de datos permiten una representación eficiente de datos como imágenes, textos y audios, lo cual es crucial en tareas de inteligencia artificial generativa como el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y los sistemas de recomendación. Además, estas bases optimizan la escalabilidad y la interoperabilidad entre diferentes componentes de los sistemas de IA, simplificando operaciones de búsqueda y recuperación.
Para facilitar la implementación de aplicaciones basadas en IA generativa de manera escalable y segura, Amazon Web Services (AWS) ofrece Amazon Bedrock, un servicio administrado que permite desplegar aplicaciones de IA generativa utilizando modelos de lenguaje a gran escala de alto rendimiento, proporcionando una experiencia sin servidores. Esto permite personalizar los modelos de fundación con los datos de las organizaciones mediante técnicas como el ajuste fino y RAG, permitiendo la ejecución de tareas utilizando datos y sistemas empresariales.
Además, Amazon Bedrock Knowledge Bases posibilita una reducción de los tiempos de puesta en el mercado al simplificar la construcción de flujos de trabajo y brindando una solución RAG lista para usar, reduciendo así el tiempo de construcción de aplicaciones. El sistema RAG optimiza las respuestas de los LLM al referenciar bases de conocimiento autorizadas externas a sus fuentes de datos de entrenamiento antes de generar una respuesta, lo que mejora la relevancia, precisión y utilidad de las salidas en varios contextos.
En resumen, el uso de bases de datos vectoriales en arquitecturas RAG lideradas por Amazon Bedrock está transformando cómo las empresas pueden implementar inteligencia artificial generativa para resolver problemas complejos, personalizar experiencias de usuario y mejorar la eficiencia operativa. Estos desarrollos prometen un futuro donde la IA generativa estará profundamente integrada en las operaciones diarias de las organizaciones, ofreciendo soluciones innovadoras y personalizadas a gran escala.
vía: AWS machine learning blog
