Amazon Bedrock ha introducido un conjunto de herramientas innovadoras para ayudar a las organizaciones a gestionar y escalar sus bases de datos de conocimiento, incorporando modelos avanzados de inteligencia artificial. Esta plataforma, completamente gestionada, permite a los usuarios desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa que utilizan información contextual extraída de las propias fuentes de datos de la empresa, mejorando la precisión y seguridad en el manejo de datos sensibles.
Las organizaciones enfrentan la creciente necesidad de controlar el acceso a sus datos entre distintas unidades de negocio, como departamentos o empleados, manteniendo al mismo tiempo la escalabilidad. Tradicionalmente, la separación manual de las fuentes de datos puede llevar a complejidades innecesarias y restringir el alcance de los servicios. Las herramientas de Amazon Bedrock Knowledge Bases proporcionan flujos de trabajo integrales para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permitiendo una gestión de datos más eficiente y organizada.
La plataforma presenta un enfoque innovador mediante el uso de estructuras de carpetas en el servicio de almacenamiento Amazon S3, combinadas con filtros de metadatos, para lograr una segmentación eficiente de datos dentro de una única base de conocimiento. Esto asegura la separación segura de los datos de múltiples clientes, minimizando el riesgo de exposición de información confidencial.
Por ejemplo, la arquitectura lógica de un sistema de Amazon S3 puede ser configurada de forma que cada cliente tenga su propio directorio en una estructura común, facilitando el acceso controlado a su información específica. Una firma de consultoría que gestiona documentos para varios proveedores de salud puede organizar sus registros en una jerarquía que garantiza que los documentos de un cliente estén completamente separados de los de otro.
Además, el sistema permite la integración de bases de datos de vectores comunes, aumentando las capacidades de filtrado y consulta de metadatos. Esto asegura que los documentos estén etiquetados con identificadores únicos para cada cliente, proporcionando una capa adicional de organización y seguridad. Así, los usuarios asociados a un cliente solo podrán acceder a sus propios documentos, asegurando los requisitos de privacidad esenciales.
El filtrado avanzado también posibilita el desarrollo de consultas más precisas y específicas, una característica crucial en sectores donde se manejan datos regulados y confidenciales, como el de la salud. Al implementar estas capacidades, las organizaciones pueden mejorar sus esfuerzos de cumplimiento normativo y optimizar sus recursos, potenciando sus iniciativas de inteligencia artificial generativa.
La reciente expansión de Amazon Bedrock para soportar múltiples fuentes de datos a través de cuentas de AWS maximiza la efectividad de esta plataforma, permitiendo a las empresas gestionar sus datos de manera más flexible y eficiente. Con la integración de bases de datos de vectores como OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL y Pinecone, las capacidades para búsquedas semánticas y recuperación de datos han mejorado notablemente, proporcionando a las empresas las herramientas necesarias para escalar sus operaciones de manera efectiva, cumpliendo con las normativas de seguridad y confidencialidad correspondientes.
