Retrieval Augmented Generation (RAG) es un enfoque de vanguardia para la creación de sistemas de respuesta a preguntas que combina las fortalezas de la recuperación de información y los modelos fundamentales (FMs). Los modelos RAG primero recuperan información relevante de un gran corpus de texto y luego utilizan un FM para sintetizar una respuesta basada en la información recuperada.
Una solución RAG de extremo a extremo involucra varios componentes, incluyendo una base de conocimiento, un sistema de recuperación y un sistema de generación. Construir y desplegar estos componentes puede ser complejo y propenso a errores, especialmente cuando se maneja datos y modelos a gran escala.
Este artículo demuestra cómo automatizar sin problemas el despliegue de una solución RAG de extremo a extremo utilizando Knowledge Bases para Amazon Bedrock y AWS CloudFormation, permitiendo a las organizaciones configurar rápidamente y sin esfuerzo un poderoso sistema RAG. Descripción de la solución
La solución proporciona un despliegue automatizado de extremo a extremo de un flujo de trabajo RAG utilizando Knowledge Bases para Amazon Bedrock. Usamos AWS CloudFormation para configurar los recursos necesarios, incluyendo:

Un rol de AWS Identity and Access Management (IAM).
Una colección e índice serverless de Amazon OpenSearch.
Una base de conocimiento con su fuente de datos asociada.

El flujo de trabajo RAG permite utilizar datos de documentos almacenados en un bucket de Amazo...