Las empresas de distintos sectores están aprovechando el potencial de la inteligencia artificial generativa para abordar múltiples casos de uso. Los proveedores de servicios en la nube han identificado la necesidad de ofrecer la inferencia de modelos a través de una simple llamada a la API, lo que simplifica significativamente la implementación de la inteligencia artificial en las aplicaciones. Mientras que una sola llamada puede resolver casos de uso sencillos, los más complejos pueden requerir múltiples llamadas e integraciones con otros servicios.
Una solución eficaz para coordinar flujos de trabajo de inteligencia artificial generativa de varios pasos es el uso de AWS Step Functions, que permite realizar llamadas API paralelas a Amazon Bedrock para obtener rápidamente respuestas a listas de preguntas enviadas. Además, se puede utilizar el método de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para optimizar las salidas y asegurar una precisión adicional, así como otras posibles integraciones a través de Step Functions.
Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que ofrece una selección de modelos de base de alto rendimiento de las principales empresas de inteligencia artificial a través de una única API. Esto permite a las organizaciones experimentar y evaluar modelos para casos específicos de uso, personalizarlos con sus datos y construir agentes que ejecuten tareas utilizando los sistemas y fuentes de datos empresariales. Al ser un servicio sin servidor, no se requiere la gestión de infraestructura y se puede integrar y desplegar de manera segura capacidades de inteligencia artificial en las aplicaciones usando los servicios de AWS conocidos.
AWS Step Functions facilita la coordinación de componentes de aplicaciones distribuidas y microservicios mediante flujos de trabajo visuales, brindando una forma confiable de orquestar las funciones de una aplicación paso a paso. Proporciona una consola gráfica para organizar y visualizar los componentes de una aplicación como una serie de pasos, lo que simplifica la construcción y ejecución de aplicaciones complejas.
Estas funcionalidades pueden ampliarse para orquestar tareas paralelas usando la función de mapa, que permite ejecutar varias tareas simultáneamente, mejorando la eficiencia y escalabilidad de flujos de trabajo que implican operaciones repetitivas.
En el ámbito de aplicaciones generativas, estas herramientas se combinan para ejecutar llamadas API paralelas que resuelven preguntas, integrando modelos de Amazon Bedrock para conseguir respuestas rápidas y precisas. Este proceso puede optimizarse aún más al integrar estrategias como RAG, que potencia la precisión mediante la referencia a bases de conocimiento externas.
La integración de estas tecnologías en la infraestructura ya existente podría ayudar a simplificar, expandir y mejorar las aplicaciones, proporcionando a las empresas una ventaja significativa en términos de innovación y eficiencia operativa.
vía: AWS machine learning blog
