Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA) están ganando popularidad, especialmente mediante una técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta metodología permite que los modelos de IA tengan acceso a datos adicionales que no estaban disponibles durante su entrenamiento, lo que resulta en respuestas más precisas y específicas, sin necesidad de reentrenar continuamente el modelo. Esta mejora en la calidad de las respuestas también contribuye a una mayor transparencia y a la reducción de errores conocidos como «alucinaciones».
Un enfoque práctico para implementar RAG en aplicaciones de IA generativa se puede lograr utilizando el Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock, facilitando la creación de soluciones escalables y seguras. EKS ofrece un entorno seguro y rentable para desplegar cargas de trabajo impulsadas por IA, optimizando el rendimiento mediante el uso de instancias informáticas y mecanismos de seguridad muy robustos, como el emparejamiento con Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos dentro de esta solución emplea Amazon S3 como origen de datos no estructurados, que se integran en una base de datos vectorial de Amazon OpenSearch Serverless a través de las APIs de Amazon Bedrock. Esto permite acceder a datos específicos de la empresa para enriquecer las interacciones con la IA generativa.
La solución automatiza la provisión y gestión de los nodos dentro de un clúster de EKS, utilizándolo en múltiples zonas de disponibilidad para asegurar una alta disponibilidad. Dentro de este clúster, se despliega un contenedor RAG de Bedrock, el cual facilita a los usuarios acceder al flujo de trabajo RAG a través de un servicio de Kubernetes que utiliza un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon, proporcionando un rendimiento optimizado.
La implementación de la solución requiere varios pasos previos, como asegurarse de contar con acceso a modelos en Amazon Bedrock y tener instalados herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Posteriormente, los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub donde encontrarán una plantilla de Terraform para desplegar la infraestructura de manera automática.
Una vez configurado todo, los usuarios pueden realizar consultas a través del balanceador de carga de aplicaciones, utilizando las APIs proporcionadas por AWS. Para mantener la cuenta sin cargos adicionales tras el uso, es recomendable limpiar los recursos utilizados, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
En resumen, esta solución no solo demuestra cómo integrar datos estructurados y no estructurados utilizando Amazon Bedrock y EKS, sino que también es un modelo escalable y seguro para desarrollar aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y mejorando la transparencia de los procesos.
vía: AWS machine learning blog
