En un entorno altamente competitivo donde la personalización se ha convertido en un elemento primordial para el éxito, las empresas buscan constantemente nuevas maneras de aprovechar sus conocimientos y experiencia específicos del sector. La irrupción de los modelos de base (FMs) y su avanzada capacidad de procesamiento del lenguaje natural ha abierto nuevas oportunidades para maximizar el valor de sus activos de datos.
La inteligencia artificial generativa está siendo adoptada por un número creciente de empresas para ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes. Especializar el comportamiento de estos modelos con datos propios y de usuarios es esencial, y aquí es donde la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) se presenta como una herramienta sencilla y efectiva para lograrlo.
En este sentido, Amazon Bedrock Knowledge Bases se posiciona como una solución completamente gestionada que simplifica la gestión del flujo de trabajo RAG. Con esta tecnología, las empresas pueden proporcionar información contextual a los modelos y agentes desde fuentes de datos privadas, obteniendo así respuestas más relevantes y adaptadas a necesidades específicas.
Para los desarrolladores de productos multiarrendatarios, como los proveedores de software independiente (ISVs) que ofrecen software como servicio (SaaS), la capacidad de personalizar experiencias para cada cliente es crucial. La implementación de RAG facilita el uso de datos específicos de cada arrendatario, enfrentando desafíos como el aislamiento de datos, la seguridad, la gestión eficiente de arrendatarios y el control de costos.
La arquitectura RAG integrada en aplicaciones de ISVs ofrece ejemplos concretos de cómo conseguir personalización. Un elemento esencial es el almacenamiento de datos en bases de vectores, siendo Amazon OpenSearch Service una herramienta comúnmente utilizada, aunque puede adaptarse a otras configuraciones similares.
Al planificar un sistema RAG multiarrendatario, las empresas deben considerar aspectos como el aislamiento de arrendatarios, la simplicidad de gestión y la rentabilidad. Alcanzar un equilibrio entre estos factores es clave para una solución exitosa. Se proponen diferentes patrones como el de silo, pool y puente, cada uno con niveles distintos de aislamiento y personalización adaptados a variadas necesidades y casos prácticos.
El patrón de silo potencia el aislamiento al implementar infraestructuras separadas para cada cliente, lo que incrementa los costos pero asegura independencia y seguridad de datos. Por su parte, el patrón de pool optimiza costos al compartir la arquitectura RAG entre arrendatarios, aunque limita la personalización individual. Finalmente, el patrón de puente ofrece un equilibrio entre ambos, permitiendo mayor personalización y una optimización de costos mejorada respecto al patrón de silo.
Estos enfoques permiten a las organizaciones configurar su arquitectura tecnológica para ofrecer servicios cada vez más personalizados, asegurando la satisfacción del cliente al tiempo que maximizan la efectividad de sus recursos y datos disponibles.
