Recientemente, se ha demostrado la capacidad de las aplicaciones de recuperación aumentada por generación (RAG) en inteligencia artificial, destacando su enfoque avanzado que combina modelos fundamentales con habilidades de búsqueda de conocimiento externo y capacidades de agentes autónomos. Estos sistemas permiten acceder y procesar información de manera dinámica, descomponer tareas complejas, utilizar herramientas externas, aplicar razonamiento y adaptarse a diversos contextos. No se limitan a simples respuestas a preguntas, sino que realizan procesos de múltiples pasos, toman decisiones y generan salidas complejas.
Un ejemplo de la construcción de una aplicación RAG se presenta utilizando el marco LlamaIndex, que permite conectar los modelos fundamentales con fuentes de datos externas. Esta herramienta es eficaz para ingerir, estructurar y recuperar información de bases de datos, APIs y documentos, haciendo posible que el agente y RAG en aplicaciones de inteligencia artificial funcionen de manera coherente. Para ello, se emplea el modelo Mistral Large 2 en Amazon Bedrock, facilitando que la aplicación interactúe con sitios web conocidos, como Arxiv, GitHub, TechCrunch y DuckDuckGo, y acceda a bases de conocimiento que contienen documentación interna.
La solución se compone principalmente de dos componentes: el AgentRunner, que gestiona el historial de conversación y las tareas, y el AgentWorker, que se encarga del razonamiento y la ejecución de tareas. Utilizando el modelo Mistral Large 2, la aplicación se integra con APIs relevantes y accede al conocimiento interno, ofreciendo así respuestas más contextualizadas a las consultas de los usuarios.
Existen dos enfoques para construir el marco RAG: uno que utiliza Amazon OpenSearch Serverless, proponiendo una implementación programática, y otro que recurre a las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, optimizando el manejo de documentos con configuración mínima. Ambas opciones ofrecen flexibilidad y eficiencia para satisfacer diversas necesidades.
Al final, este artículo muestra cómo construir una aplicación RAG potente a través del LlamaIndex y Amazon Bedrock. A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando, estas herramientas se convierten en recursos valiosos para la investigación y la generación de tecnologías, permitiendo que empresas y desarrolladores exploren nuevos horizontes en el ámbito de la inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
