Retrieval Augmented Generation (RAG) está posicionándose como una técnica punta en la configuración de sistemas de respuesta a preguntas, combinando de manera efectiva los modelos de recuperación con modelos generativos de lenguaje. Esta fusión permite no solo recuperar información relevante de un vasto corpus de texto, sino también sintetizarla para proporcionar respuestas detalladas y exactas.
El desarrollo de una solución RAG de extremo a extremo no es una tarea simple. Involucra una serie de componentes esenciales tales como una base de conocimiento, un sistema de recuperación, y un modelo generativo de lenguaje. La gestión de estos elementos, especialmente en escenarios que manejan grandes volúmenes de datos y modelos complejos, es intrincada y susceptible a errores.
Este artículo guía sobre cómo automatizar el despliegue de una solución RAG aprovechando Knowledge Bases for Amazon Bedrock y el AWS Cloud Development Kit (CDK). Esto posibilita a las organizaciones implementar de manera rápida y eficiente un sistema robusto de preguntas y respuestas.
La automatización propuesta permite desplegar un flujo de trabajo RAG mediante Knowledge Bases for Amazon Bedrock. Utilizando AWS CDK, se configuran todos los recursos necesarios, tales como un rol de AWS Identity and Access Management (IAM), una colección e índice de Amazon OpenSearch Serverless, y una base de conocimiento con su fuente de datos correspondiente.
Este flujo de trabajo se centra en el manejo de datos documentales almacenados en un bucket de Amazon S3, integrándose con las poderosas capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de los modelos de Amazon Bedrock. La solución simplifica enormemente el proceso de configuración mediante la programación automática de la infraestructura requerida, el despliegue del modelo, y el comienzo de las consultas usando el modelo FM seleccionado.
Para poner en marcha esta solución, se necesita una cuenta AWS activa y conocimientos previos sobre modelos FM, Amazon Bedrock, y Amazon OpenSearch Service. También es necesario tener acceso habilitado a los modelos requeridos, tener configurado el AWS CDK, y contar con un bucket S3 con documentos en formatos compatibles (.txt, .md, .html, .doc/docx, .csv, .xls/.xlsx, .pdf). Adicionalmente, se debe habilitar el modelo Amazon Titan Embeddings V2 en Amazon Bedrock.
Una vez cumplidos estos prerequisitos, la instalación sigue estos pasos:
1. Clonar el repositorio de GitHub que contiene los archivos de la solución.
2. Navegar al directorio de la solución.
3. Crear y activar el entorno virtual.
4. Instalar las dependencias necesarias.
5. Exportar las credenciales AWS para un rol o usuario.
6. Crear la dependencia y, si es la primera vez, desplegar el AWS CDK.
7. Sintetizar la plantilla de CloudFormation y desplegar las pilas en el orden específico requerido.
Finalizado el despliegue, se pueden verificar las pilas desplegadas en la consola de AWS CloudFormation y obtener detalles de la base de conocimiento en la pestaña de recursos.
Para probar la solución:
1. Seleccionar la base de conocimiento creada en la consola de Amazon Bedrock.
2. Sincronizar para iniciar el trabajo de ingesta de datos.
3. Elegir el modelo FM deseado para recuperación y generación.
4. Iniciar consultas de datos utilizando lenguaje natural.
Finalmente, para evitar costos adicionales en la cuenta AWS, se aconseja:
1. Eliminar todos los archivos del bucket S3 provisionado.
2. Eliminar la pila de CloudFormation implementada utilizando el comando adecuado en la terminal.
Esta solución no solo simplifica el proceso de despliegue, sino que también proporciona una manera escalable y eficiente de emplear las capacidades de RAG para sistemas de respuesta a preguntas. La flexibilidad de modificar programáticamente la infraestructura permite adaptar rápidamente la solución a las necesidades específicas de cada organización, haciéndola una herramienta importante para una variedad amplia de aplicaciones que requieren recuperación y generación de información precisa y contextual.
