Amazon Bedrock ha presentado un conjunto de herramientas innovadoras diseñadas para que las organizaciones administren y amplíen sus bases de datos de conocimiento con eficacia, utilizando potentes modelos de inteligencia artificial. Esta plataforma completamente gestionada ofrece a los usuarios la posibilidad de desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa basadas en información contextual de las propias fuentes de datos de la empresa, lo que mejora la precisión y la seguridad en el manejo de datos sensibles.
Uno de los desafíos principales que enfrentan las organizaciones es cómo controlar el acceso a sus datos entre distintas unidades comerciales, como departamentos o empleados, sin comprometer la escalabilidad. Los intentos de separar manualmente las fuentes de datos pueden resultar en una complejidad innecesaria y limitar los servicios disponibles. Las herramientas de Amazon Bedrock Knowledge Bases proponen flujos de trabajo gestionados para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), permitiendo una gestión de datos más organizada y eficaz.
Un aspecto destacado de la plataforma es la utilización de estructuras de carpetas en el servicio de almacenamiento de Amazon S3, combinadas con filtros de metadatos, para lograr una segmentación eficiente de los datos dentro de una única base de conocimiento. Este enfoque permite la separación segura de datos de varios clientes, reduciendo significativamente el riesgo de exposición de información sensible. La arquitectura lógica de Amazon S3 facilita que cada cliente tenga su propio directorio, lo que permite un acceso restringido a su información específica. Por ejemplo, una firma de consultoría que administra documentos de varios proveedores de salud podría organizar sus registros de forma tal que se asegure que la documentación de un cliente esté completamente segregada de la de otro.
El sistema también permite la integración de bases de datos de vectores comunes, lo que mejora las capacidades de filtrado y consulta de metadatos. Esto asegura que los documentos sean etiquetados con identificadores únicos para cada cliente, añadiendo una capa adicional de organización y seguridad. De este modo, los usuarios asociados con un cliente pueden acceder únicamente a sus documentos, garantizando así límites claros de privacidad.
Además, el sistema de filtrado incluye la capacidad de desarrollar consultas más precisas y específicas, lo cual es crucial en sectores que manejan datos regulados y confidenciales, como el de la salud. Al aplicar esta capacidad, las organizaciones pueden mejorar su cumplimiento normativo y optimizar sus recursos, potencializando sus iniciativas de inteligencia artificial generativa.
La reciente expansión de Amazon Bedrock para admitir múltiples fuentes de datos a través de cuentas de AWS aspira a maximizar la efectividad de esta plataforma, permitiendo a las empresas gestionar sus datos de manera flexible y eficiente. Con la incorporación de bases de datos de vectores como OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL y Pinecone, las capacidades de búsqueda semántica y recuperación de datos se ven significativamente mejoradas, proporcionando a las empresas las herramientas necesarias para escalar sus operaciones de manera efectiva y cumplir con las regulaciones de seguridad y confidencialidad.
