Clientes de diversas industrias están experimentando con la inteligencia artificial generativa (IA generativa) para acelerar y mejorar los resultados empresariales. Esta tecnología se aplica en diferentes casos de uso, como la creación de contenido, la personalización, los asistentes inteligentes, la automatización, la mejora de la productividad, entre otros. Las soluciones de IA generativa a menudo utilizan arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que mejoran la calidad del contenido, la comprensión del contexto, la creatividad y la adaptación al dominio mediante el enriquecimiento de fuentes de conocimiento externas.
Uno de los avances recientes en este ámbito es el uso de Amazon Bedrock Knowledge Bases, que facilita el almacenamiento y recuperación de datos en bases de datos vectoriales para flujos de trabajo basados en RAG. Esto tiene como objetivo mejorar las respuestas de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) al inferir con los conjuntos de datos de una organización. Las bases de datos vectoriales se han convertido en una herramienta esencial para enfrentar los desafíos que presentan los escenarios complejos que implican grandes volúmenes de datos, la multidimensionalidad y la multimodalidad, entre otros. Estas bases de datos permiten una representación eficiente de datos como imágenes, textos y audios, lo cual es crucial en tareas de inteligencia artificial generativa como el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimie...