Retrieval Augmented Generation (RAG) es una técnica de vanguardia en la creación de sistemas de respuesta a preguntas. 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 compleja 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 de extremo a extremo 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.
El flujo de trabajo RAG facilita el uso de datos documentales almacenados en un bucket de Amazon S3 e integrarlos con las potentes capacidades de p...