Retrieval
Augmented Generation (RAG) es una técnica de vanguardia en la creación de sistemas de respuesta a dudas. Combina las fortalezas de los modelos de recuperación con los modelos generativos de lenguaje, lo que posibilita la recuperación de información relevante de un extenso corpus de texto y su síntesis para generar respuestas precisas.
El desarrollo e implementación de una
solución RAG de
extremo a
extremo es un proceso complejo que incluye varios componentes, como una base de
conocimiento, un sistema de recuperación y un modelo generativo de lenguaje. Manejar estos componentes es una tarea complicado y propensa a errores, especialmente cuando se trata de datos y modelos a gran escala.
Este artículo muestra cómo automatizar el despliegue de una
solución RAG utilizando Knowledge Bases for
Amazon Bedrock y el AWS Cloud Development Kit (CDK). Esto permite a las organizaciones establecer rápidamente un sistema de preguntas y respuestas robusto.
La solución permite desplegar de forma automatizada un flujo de trabajo RAG utilizando Knowledge Bases for
Amazon Bedrock. Con AWS CDK, se configuran los recursos necesarios, como un rol de AWS Identity and Access Management (IAM), una colección e índice de Amazon OpenSearch Serverless, y una base de
conocimiento con su fuente de datos asociada.