Karini AI ha dado un importante paso en la transformación digital de las empresas mediante una plataforma robusta y fácil de usar para construir, gestionar y desplegar aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI). Esta plataforma, que se desarrolla sobre Amazon Web Services (AWS), permite tanto a principiantes como a expertos crear e implementar aplicaciones de GenAI para diversos casos de uso, incluyendo chatbots, business intelligence generativa y flujos de trabajo por lotes.
Aunque los proyectos piloto que utilizan GenAI pueden comenzar con facilidad, muchas empresas encuentran dificultades para avanzar más allá de esta fase. Según un informe de Everest Research, más del 50% de estos proyectos no progresan debido a la falta de prácticas operativas estandarizadas para GenAI. En este sentido, Karini AI ofrece una solución ideal para superar estas barreras.
La plataforma de Karini AI presenta varias características que la hacen versátil y eficiente. Entre ellas se destacan un marco de evaluación de calidad que permite monitorear la calidad durante y después del despliegue, un playground intuitivo para la creación y gestión de prompts, y recetas sin código para montar pipelines de ingestión de datos y desplegar cadenas agenticas. Además, la integración con Amazon Bedrock permite realizar inferencias utilizando modelos de lenguaje grande (LLM), aprovechando los extensos conectores empresariales y técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos.
Una de las innovaciones más significativas implementadas por Karini AI ha sido la migración de sus modelos de incrustación vectorial de Kubernetes a endpoints de Amazon SageMaker. Esta transición no solo mejoró la concurrencia en un 30%, sino que también permitió un ahorro del 23% en costos de infraestructura.
Enriquecer los modelos de lenguaje grandes (LLM) con nuevos datos es crucial para desarrollar aplicaciones generativas prácticas. Para ello, Karini AI utiliza “Retrieval Augmented Generation” (RAG), una técnica que mejora el rendimiento en tareas intensivas en conocimiento al incorporar datos externos.
El pipeline de ingestión de datos de Karini AI permite la conexión a múltiples fuentes de datos, convirtiéndolas en incrustaciones vectoriales que se almacenan en una base de datos vectorial para su recuperación. Esta flexibilidad se logra gracias a la oferta de diversos modelos de incrustación en su hub de modelos, lo que facilita la creación de aplicaciones de inteligencia artificial avanzada.
Antes de migrar a SageMaker, Karini AI enfrentaba varios desafíos con su infraestructura basada en Kubernetes, como la gestión complicada de modelos de estado del arte y la dificultad para mantener una concurrencia dinámica elevada. La adopción de Amazon SageMaker les permitió superar estos retos, aumentando la eficiencia y reduciendo costos.
Amazon SageMaker se ha convertido en una herramienta estratégica para Karini AI, permitiéndoles escalar de forma eficiente y cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de sus clientes, optimizando al mismo tiempo su infraestructura y recursos.
Integrar SageMaker no solo ha permitido a Karini AI reducir su deuda técnica, sino que también ha facilitado un enfoque más eficaz y rentable para la creación y despliegue de modelos. Además, la compatibilidad de Karini AI con Amazon Bedrock para la inferencia LLM proporciona una solución holística para las necesidades de IA generativa.
En conclusión, la migración a Amazon SageMaker ha sido una decisión transformadora para Karini AI, mejorando su rendimiento y reduciendo costos significativamente. La capacidad de desplegar modelos personalizados y optimizar la configuración de infraestructura según las necesidades ha permitido a Karini AI adaptarse eficientemente a la creciente complejidad de los datos y las necesidades de concurrencia, asegurando así que sus clientes puedan aprovechar las últimas tecnologías de IA sin comprometer el rendimiento ni incurrir en costos innecesarios.
