La explosión de IA generativa ha hecho de las bases de datos vectoriales una parte crucial de las aplicaciones modernas. A medida que las empresas buscan soluciones escalables y eficientes para la búsqueda, recomendación y recuperación de conocimientos impulsadas por IA, AWS Bedrock y Couchbase surgen como una combinación convincente. AWS Bedrock simplifica el acceso a potentes modelos básicos, mientras que las capacidades de almacenamiento vectorial de Couchbase proporcionan la eficiencia de almacenamiento y recuperación necesaria para crear aplicaciones de IA de alto rendimiento.

En este blog, exploramos cómo el almacén vectorial de Couchbase, cuando se integra con AWS Bedrock, crea una solución de IA potente, escalable y rentable. También mostraremos algunos detalles de implementación clave para ayudarle a comenzar.

¿Por qué AWS Bedrock + Couchbase?

Profundicemos en el valor único que aporta cada componente y cómo trabajan juntos para impulsar las aplicaciones modernas de IA.

Acceso sin fisuras a los modelos de cimientos

AWS Bedrock ofrece acceso a varios modelos de cimientos sin necesidad de una amplia administración de la infraestructura. Esto facilita a las empresas la experimentación, la implementación y el escalado de aplicaciones impulsadas por IA sin preocuparse por la complejidad subyacente del hospedaje y el ajuste de modelos.

Almacenamiento vectorial escalable y rentable

Las capacidades de almacenamiento vectorial de Couchbase proporcionan una forma rápida y eficiente de almacenar, recuperar y buscar incrustaciones. Con indexación incorporada y consultas de alto rendimiento, Couchbase garantiza que las aplicaciones impulsadas por IA puedan manejar la búsqueda vectorial a gran escala de manera eficiente.

Cerrar la brecha entre los LLM y los datos empresariales

Al combinar las capacidades de inferencia de modelos de AWS Bedrock con la base de datos vectorial de Couchbase, las empresas pueden crear aplicaciones inteligentes que comprendan y respondan a las consultas de los usuarios con gran precisión. Ya se trate de aplicaciones de chatbot, búsqueda empresarial o recomendaciones personalizadas, esta integración permite a la IA trabajar sin problemas con datos empresariales del mundo real.

Integración perfecta con el ecosistema de AWS

Bedrock se integra sin esfuerzo con otros servicios de AWS como Lambda, S3 y API Gateway, lo que permite flujos de trabajo de IA sin servidor y de baja latencia.

La necesidad de un servicio sin servidor

Las arquitecturas sin servidor proporcionan una serie de ventajas que ayudarán de forma natural a las soluciones impulsadas por IA, entre las que se incluyen:

    • Cero gestión de la infraestructura: no es necesario aprovisionar, escalar ni mantener servidores, lo que reduce la complejidad operativa y acelera la implantación de la IA.
    • Escalado automático y rentabilidad: escalado dinámico en función de la demanda, que garantiza un rendimiento óptimo al tiempo que sigue un modelo de pago por uso para minimizar los costes.
    • Integración perfecta y baja latencia: se conecta fácilmente con los servicios de AWS (Lambda, API Gateway) y proporciona inferencia de IA en tiempo real con una latencia mínima.

Ahora que ya hemos hablado de las ventajas y la arquitectura, veamos un ejemplo práctico que lo unifica todo.

Un ejemplo de aplicación de chat RAG PDF

Mostramos una demostración de cómo integrar AWS Bedrock con Couchbase con una aplicación de chat de LLM. Esta aplicación le permite cargar sus propios PDF y una canalización RAG creada con Couchbase permite al LLM extraer datos de sus PDF para responder a sus preguntas.

Encontrará un análisis detallado del diagrama en este Chat en PDF con el tutorial sin servidor de AWS Bedrock. En resumen, hay dos flujos: uno que implica la ingestión de datos PDF, y otro que pertenece al usuario que interactúa con la aplicación de chat. Por el camino, usamos un par de servicios clave de Couchbase que son críticos para la aplicación: eventing y búsqueda vectorial.

Eventos de Couchbase

El servicio de eventos gestiona los cambios de datos que se producen cuando las aplicaciones interactúan y cuenta con estas funciones que ayudan a las aplicaciones de IA a prosperar:

    • Tratamiento de datos en tiempo real - Couchbase Eventing te permite ejecutar lógica de negocio en respuesta a mutaciones de datos (inserciones, actualizaciones, borrados) dentro de un bucket de Couchbase.
    • Asíncrono y escalable - El servicio Eventing se ejecuta de forma asíncrona y se escala de forma independiente, lo que garantiza una gestión eficaz de las cargas de trabajo de alto rendimiento.
    • Integración con sistemas externos - Puede activar API externas, llamar a microservicios o interactuar con colas de mensajes mediante funciones de eventos.
    • Baja latencia y alto rendimiento - Diseñado para una sobrecarga mínima con acceso directo a los datos en memoria.

Búsqueda vectorial en Couchbase

Vector Search se basa en Couchbase Capella's Servicio de búsqueda para proporcionar soporte de índices vectoriales. Puede utilizar estos nuevos índices de búsqueda vectorial para la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) con un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) existente, con estas ventajas arquitectónicas:

    • Búsqueda híbrida - Combina la búsqueda semántica con el filtrado tradicional de palabras clave y metadatos para obtener resultados más pertinentes.
    • Baja latencia y alto rendimiento - Optimizado para aplicaciones de IA en tiempo real, lo que garantiza una rápida recuperación de artículos similares.
    • Integración perfecta con Couchbase - Se ejecuta de forma nativa en Couchbase, lo que permite un almacenamiento vectorial, indexación y recuperación eficientes junto con datos estructurados y no estructurados.

También utilizamos otros servicios de AWS que complementan nuestra aplicación de diversas maneras, como se explica a continuación:

AWS Lambda

    • Cero gestión de la infraestructura: basta con cargar el código para que se ejecute
    • Pago por uso
    • Escalado automático para hacer frente a los picos de tráfico

Amazon SQS

    • Alto caudal de datos para gestionar grandes volúmenes de tráfico
    • Alta fiabilidad: no se pierde ningún mensaje

Amazon ECR

    • Hogar seguro y fácil de implantar para imágenes de contenedores
    • Fácil integración entre los servicios de AWS
    • Garantiza un comportamiento coherente entre los entornos de desarrollo y producción

Para más información

 

Autor

Publicado por Gautham Krithiwas - Becario de Ingeniería de Software

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