La inteligencia artificial avanza a pasos agigantados gracias a desarrollos innovadores como las aplicaciones de recuperación aumentada por generación (RAG). Estas aplicaciones destacan por su capacidad para combinar modelos fundamentales con habilidades de búsqueda de conocimiento externo y funcionalidades de agentes autónomos. Este enfoque permite no solo responder preguntas, sino también realizar procesos complejos con múltiples pasos, tomar decisiones informadas y generar salidas avanzadas.
Recientemente, se ha presentado un marco para construir aplicaciones RAG utilizando LlamaIndex, que conecta modelos fundamentales con fuentes de datos externas. Esta herramienta facilita la ingesta, estructuración y recuperación de información desde bases de datos, APIs y documentos. Un elemento clave de esta solución es el uso del modelo Mistral Large 2 en Amazon Bedrock, que permite integrar al agente con plataformas como Arxiv, GitHub, TechCrunch y DuckDuckGo, accediendo a valiosas bases de conocimiento y documentación interna.
La arquitectura de esta aplicación se sostiene en dos componentes principales: el AgentRunner, encargado de gestionar el historial y las tareas de conversación, y el AgentWorker, que se centra en el razonamiento y la ejecución de tareas. Juntos, permiten que la aplicación ofrezca respuestas más contextualizadas y precisas a las consultas de los usuarios, gracias a la interacción eficaz con APIs y la integración de conocimiento interno.
Existen dos métodos destacados para implementar este marco RAG. El primero emplea Amazon OpenSearch Serverless para una implementación programática, mientras que el segundo se apoya en las Bases de Conocimiento de Amazon Bedrock, optimizando el manejo documental con mínima configuración. Ambas alternativas proporcionan flexibilidad y eficiencia, adaptándose a diversas necesidades tecnológicas.
Este avance demuestra cómo el uso de herramientas como LlamaIndex y Amazon Bedrock puede potenciar enormemente el desarrollo de aplicaciones RAG. A medida que la inteligencia artificial evoluciona, estos recursos se perfilan como esenciales para la investigación y el desarrollo tecnológico, abriendo nuevas posibilidades para empresas y desarrolladores en el dinámico panorama de la inteligencia artificial.
