Integración de Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon S3 Vectors para Aplicaciones RAG
Las aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) están ganando terreno en el ámbito de la inteligencia artificial, permitiendo a las organizaciones gestionar grandes volúmenes de datos de manera más efectiva. Sin embargo, a medida que estas aplicaciones escalan, las empresas enfrentan importantes desafíos de costo al almacenar y procesar vectores. A partir del 15 de julio, los clientes de Amazon Bedrock Knowledge Bases podrán utilizar Amazon S3 Vectors, una solución de almacenamiento en la nube que optimiza costos y mejora la eficiencia al almacenar y consultar vectores, reduciendo los costos hasta en un 90%.
Beneficios de Amazon S3 Vectors
Amazon S3 Vectors es la primera solución de almacenamiento de objetos en la nube que soporta de forma nativa el almacenamiento y consulta de vectores. Esta funcionalidad permite a las organizaciones aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, optimizando tanto el almacenamiento como la consulta de estos datos. Además, la integración con Amazon Bedrock permite construir aplicaciones RAG más económicas, manteniendo un rendimiento de búsqueda semántica de alta calidad.
Pasos para Integrar Amazon S3 Vectors con Amazon Bedrock
A continuación, se describen los pasos necesarios para integrar Amazon S3 Vectors con Amazon Bedrock Knowledge Bases de manera efectiva:
- Crear una nueva base de conocimiento: Acceda a la consola de Amazon Bedrock y seleccione la opción para crear una base de conocimiento con un almacén de vectores.
- Configurar la fuente de datos: Especifique la ubicación de su bucket de S3 donde se almacenan los documentos.
- Configurar el almacenamiento y procesamiento de datos: Seleccione el modelo de embeddings que transformará sus documentos en representaciones vectoriales.
- Sincronizar la fuente de datos: Inicie el proceso de sincronización para generar y almacenar embeddings de vectores.
- Probar la base de conocimiento: Valide la funcionalidad de su base de conocimiento mediante la consola de pruebas integrada.
Configuración de la Fuente de Datos
La configuración de la fuente de datos es fundamental. Debe asignar un nombre descriptivo a su base de conocimiento y especificar la ubicación de su bucket de S3. Además, la estrategia de chunking elegida influirá en cómo se segmenta el contenido, lo que afectará la calidad de la recuperación de información.
Configuración de Almacenamiento de Vectores
Durante la configuración del almacenamiento de vectores, puede optar por crear un nuevo almacén de vectores o utilizar uno existente. Si elige crear uno nuevo, el sistema optimizará automáticamente el almacenamiento para manejar grandes volúmenes de datos, asegurando un rendimiento eficiente.
Pruebas y Validación de la Integración
Una vez que haya configurado su base de conocimiento, es crucial validar su rendimiento. La consola de pruebas le permitirá experimentar con diferentes tipos de consultas, proporcionando resultados en tiempo real que pueden ser ajustados según sea necesario. Esta validación no solo asegura que su configuración es correcta, sino que también permite optimizar la calidad de la recuperación de información.
Conclusión
La integración de Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon S3 Vectors permite a las organizaciones construir aplicaciones RAG escalables y rentables. Esto no solo mejora la eficiencia en el almacenamiento y consulta de datos, sino que también permite a las empresas centrarse en generar valor a través de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial, sin la necesidad de gestionar infraestructuras complejas de almacenamiento de vectores.
Para obtener más información sobre cómo comenzar con la integración de Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon S3 Vectors, consulte el artículo completo en AWS Blogs.
