En un entorno empresarial cada vez más competitivo, la implementación efectiva de la inteligencia artificial generativa se ha convertido en un factor diferenciador clave. No obstante, su éxito depende, en gran medida, de contar con una estrategia de datos robusta que incluya un enfoque integral de gobernanza de datos. Las arquitecturas de datos tradicionales a menudo se enfrentan a dificultades para responder a las demandas específicas de las aplicaciones generativas.
Una estrategia de datos eficiente para la inteligencia artificial generativa debe abarcar varios componentes esenciales, como la integración fluida de diversas fuentes de datos, la capacidad de procesamiento en tiempo real, marcos de gobernanza de datos exhaustivos que mantengan la calidad y el cumplimiento, así como patrones de acceso seguro que respeten los límites organizacionales. Un desarrollo prometedor en este ámbito es la aplicación de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que optimiza la salida de un modelo base al referirse a una base de conocimiento externa antes de generar una respuesta.
Para construir una aplicación RAG segura, se propone utilizar una arquitectura de lago de datos sin servidor. Se emplean servicios de Amazon Web Services (AWS), tales como Amazon S3 para almacenamiento, Amazon DynamoDB para la gestión de datos, AWS Lambda para la ejecución de funciones, y Amazon Bedrock para las bases de conocimiento. Esta solución permite gestionar activos de datos no estructurados y extenderse a los datos estructurados, a la vez que se implementan controles de acceso granulares para asegurar que solo los usuarios autorizados tengan acceso a la información sensible.
Un caso de uso típico involucraría a especialistas operativos en una empresa minorista que consultan su base de conocimiento interna para obtener detalles sobre proveedores y adquisiciones. Las solicitudes de los usuarios se enriquecen con contextos relevantes almacenados en un lago de datos empresarial, lo que mejora la precisión de las respuestas generadas.
El flujo de trabajo incluye la interacción del usuario a través de una interfaz frontend, como Streamlit, que autentica el acceso mediante Amazon Cognito. El acceso a los datos se gestiona mediante permisos dinámicos y clasificaciones de datos que respetan la privacidad y cumplen con la normativa. En este contexto, la gobernanza de datos se convierte en un elemento fundamental para prevenir la divulgación de información no autorizada mientras se aprovechan las capacidades de la inteligencia artificial.
Los retos a los que se enfrentan las organizaciones al implementar aplicaciones RAG son significativos, especialmente en lo que respecta a la seguridad y al control de acceso, la relevancia de los datos y la gestión de costos. Las soluciones se centran en establecer mecanismos de gobernanza sofisticados que permitan el acceso dinámico a la información empresarial, manteniendo un estricto control sobre la trazabilidad de los datos y el cumplimiento normativo.
Con la arquitectura de lago de datos sin servidor como componente central, se facilita el manejo de cargas de trabajo variables. Esta solución no solo responde a los desafíos de rendimiento y costo, sino que también atiende a las preocupaciones de acceso y la seguridad de los datos. A medida que las aplicaciones RAG siguen evolucionando, la implementación de estrategias avanzadas para la gobernanza de datos y el acceso seguro será crucial para que las organizaciones maximicen el valor de sus activos de datos y aprovechen las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial generativa.
vía: AWS machine learning blog
