Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están incrementando su popularidad, principalmente a través de la técnica conocida como Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta estrategia permite que los modelos de IA accedan a datos adicionales no disponibles durante su entrenamiento inicial, resultando en respuestas más precisas y específicas. Además, RAG mejora la transparencia y reduce los errores comúnmente denominados «alucinaciones».
Un método efectivo para implementar RAG en aplicaciones de IA es mediante el uso de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock. Esta combinación facilita la creación de soluciones de IA escalables y seguras. EKS proporciona un entorno seguro y rentable para desplegar cargas de trabajo de IA, optimizando el rendimiento gracias a capacidades computacionales avanzadas y fuertes mecanismos de seguridad, como la integración con Amazon VPC y AWS IAM.
El flujo de datos en esta solución usa Amazon S3 como fuente de datos no estructurados, que se integran en una base de datos vectorial de Amazon OpenSearch Serverless a través de APIs de Amazon Bedrock. Esto permite acceder a datos específicos de la empresa, enriqueciendo así las interacciones con la IA generativa.
La automatización de la provisión y gestión de nodos dentro de un clúster de EKS, distribuido en múltiples zonas de disponibilidad, asegura una alta disponibilidad del servicio. Dentro del clúster, un contenedor RAG de Bedrock permite a los usuarios interactuar con el flujo de trabajo RAG mediante un servicio de Kubernetes que utiliza un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon, garantizando un rendimiento optimizado.
Para implementar la solución, los usuarios deben tener acceso a modelos en Amazon Bedrock y disponer de herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Se puede clonar un repositorio de GitHub que incluye una plantilla de Terraform para desplegar automáticamente la infraestructura.
Una vez configurada, es posible realizar consultas a través del balanceador de carga utilizando las APIs de AWS. Para evitar cargos innecesarios, se recomienda limpiar los recursos tras su uso, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
En resumen, esta solución no solo muestra cómo integrar datos estructurados y no estructurados usando Amazon Bedrock y EKS, sino que también ofrece un modelo escalable y seguro para desarrollar aplicaciones de IA generativa, optimizando los recursos y mejorando la transparencia de los procesos.
