Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están en auge, y una técnica destacada es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta metodología permite que los modelos de IA accedan a datos adicionales que no estaban disponibles durante el entrenamiento, mejorando la precisión y reduciendo errores conocidos como «alucinaciones».
Para implementar RAG de manera eficiente, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con Amazon Bedrock ofrecen una solución escalable y segura. EKS proporciona un entorno para desplegar cargas de trabajo de IA, optimizando el rendimiento con instancias informáticas seguras y rentables.
El sistema utiliza Amazon S3 como origen de datos no estructurados, que se integran en una base de datos vectorial en Amazon OpenSearch Serverless a través de las APIs de Amazon Bedrock. Esta integración enriquece las interacciones con la IA generativa.
La solución automatiza la gestión de los nodos en un clúster de EKS, garantizando alta disponibilidad. Se despliega un contenedor RAG de Bedrock en este clúster, permitiendo a los usuarios acceder a RAG mediante un servicio de Kubernetes con un balanceador de carga de aplicaciones de Amazon.
Para implementar el sistema, es necesario contar con acceso a modelos en Amazon Bedrock y herramientas como AWS CLI, Docker y Kubectl. Los usuarios pueden clonar un repositorio de GitHub con una plantilla de Terraform para desplegar la infraestructura automáticamente.
Finalmente, los usuarios pueden realizar consultas a través del balanceador de carga de aplicaciones con las APIs de AWS. Tras el uso, se recomienda limpiar los recursos utilizados para evitar cargos adicionales, eliminando la base de datos y la plantilla de Terraform.
Esta solución ejemplifica la integración de datos utilizando Amazon Bedrock y EKS, siendo un modelo escalable y seguro para aplicaciones de IA generativa, optimizando recursos y mejorando la transparencia.
