El avance imparable de la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grande (LLMs) está ocasionando una revolución en distintas industrias, al permitir una mejora acelerada en la experiencia del cliente respecto a los métodos anteriores, que demandaban años de desarrollo. Esta tecnología se sustenta en el vasto conjunto de datos almacenados por las organizaciones, tanto en infraestructuras locales como en servicios de nube, que ahora pueden ser aprovechados de una manera más eficiente.
Una de las innovaciones más prometedoras en este campo es la posibilidad de convertir los datos existentes en índices que los sistemas de inteligencia artificial generativa pueden utilizar. A diferencia de los LLMs de código abierto, que se limitan a devolver información públicamente disponible, esta nueva generación de inteligencia artificial es capaz de proporcionar un entendimiento más complejo de los datos, gracias a técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Esta técnica permite extraer datos de una base de conocimiento ya existente y complementarlos con la información contenida en los LLM, generando respuestas más naturales y contextuales.
El camino hacia la optimización de estas tecnologías pasa por la preparación adecuada de los datos, un proceso que puede presentar ciertas dificultades. Sin embargo, soluciones como Amazon Aurora están diseñadas para simplificar este proceso. Aurora, una base de datos relacional optimizada para la nube y compatible con MySQL y PostgreSQL, combina la eficiencia de las bases de datos empresariales con la flexibilidad de las de código abierto. Así, facilita el aprovechamiento de los datos como un recurso valioso.
Un caso concreto de aplicación de esta estrategia es el uso de datos almacenados en Amazon Aurora para habilitar servicios de búsqueda inteligente. Este proceso implica la conexión de los datos con Amazon Kendra, un servicio que utiliza RAG para ofrecer respuestas precisas basadas en una combinación de datos internos y el conocimiento de los LLMs.
Para implementar esta estrategia, se deben seguir varios pasos esenciales: crear un clúster de Aurora PostgreSQL, cargar los datos necesarios, establecer un índice en Amazon Kendra, y configurar un conector entre Aurora y Kendra. Una vez sincronizado este sistema, se habilita una potente búsqueda inteligente, que permite generar respuestas mejoradas mediante la inteligencia artificial.
La adopción de estas tecnologías no solo reduce el tiempo de preparación de los datos antes de emplearlos en servicios de búsqueda, sino que también acelera el desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia generativa. Esto sitúa a las organizaciones en una posición ventajosa para avanzar en su transformación digital y mejorar sus servicios al cliente, optimizando recursos y potenciando la eficiencia global.
