Potencia tu IA generativa en AWS

Libera todo el potencial de tus proyectos de IA

En el mundo actual condicionado por los datos, la IA generativa (GenAI) se ha convertido en algo fundamental para la práctica empresarial. Al aumentar la productividad, reducir los costes operativos y ofrecer experiencias excepcionales al cliente, la GenAI automatiza las tareas y genera contenido de alta calidad que te mantiene por delante de la competencia.

Ponte a la cabeza con información inteligente

La GenAI va más allá de la simple automatización. Proporciona información práctica y análisis predictivos que permiten a tu negocio responder rápidamente a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes a medida que ocurren. Imagina ser capaz de predecir tendencias y tomar decisiones informadas en tiempo real: la GenAI lo hace posible.

Fusiona tus datos propietarios para una precisión inigualable

¿El ingrediente secreto? La información propiedad de tu organización. Al fusionarla con datos públicos de los grandes modelos de lenguaje (LLM), creas una combinación única con una relevancia y precisión incomparables. Si bien otros pueden tener acceso a datos públicos similares, esta combinación te ofrece una importante ventaja competitiva.

• Con la generación mejorada por recuperación (RAG), puedes fusionar sin miedo tus datos propietarios con datos públicos dinámicos, haciendo que tus proyectos de IA sean más pertinentes que nunca.
• Usa la inferencia de IA para aplicar patrones aprendidos en los nuevos datos, lo que permite tareas en tiempo real como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis predictivo.
• Con el almacenamiento de datos unificado, es posible. Utiliza servicios de datos integrados para traer la potencia de la GenAI a tus datos con una infraestructura de datos inteligente compatible con los principales protocolos y herramientas. El almacenamiento en la nube preparado para la IA no solo mejora la RAG y la inferencia, sino que también sirve como marco empresarial seguro para las cargas de trabajo de GenAI. Gestiona enormes almacenes de datos no estructurados de forma eficiente con un almacenamiento de datos unificado que da cabida a una gran cantidad de casos de uso. Así de fácil.

¿Qué es la GenAI?

La GenAI es un tipo de inteligencia artificial que crea rápidamente contenidos como texto, imágenes, música, voces de audio, vídeos o código, en respuesta a unas indicaciones presentadas mediante texto. La GenAI refuerza y mejora las funciones empresariales creando nuevo contenido a partir de los datos existentes. Las aplicaciones de GenAI están potenciadas por LLM y modelos fundacionales (FM) que se han entrenado previamente con enormes cantidades de datos no estructurados.

Puedes personalizar estos modelos con tus datos para tareas de dominio específico que transformen tus operaciones.

Beneficios de la GenAI

• Mejora las experiencias de los clientes y la personalización con chatbots y asistentes virtuales.
• Estimula la productividad de los empleados con la búsqueda conversacional, la sumarización, la creación de contenido y la generación de código.
• Optimiza los procesos de negocio, como el procesamiento de documentos, el aumento de datos y la ciberseguridad reforzada.

¿Por qué usar RAG?

RAG cambia las reglas del juego. Mejora los LLM al añadir datos relevantes y fidedignos de otras fuentes distintas a tu conjunto de entrenamiento, asegurando respuestas precisas y vigentes. Esto hace que las aplicaciones de IA generativa sean más eficaces y fiables, lo que abre todo un mundo de posibilidades.

Los sistemas de RAG funcionan en dos pasos: primero, permiten que los conjuntos de datos relevantes entren en la canalización de la GenAI aparte del modelo original, después, un modelo de GenAI genera respuestas precisas a las consultas.

Cómo mejora RAG las respuestas de la IA

RAG, con su capacidad para ofrecer información generalizada y conocimiento de dominio especializado, mantiene tus aplicaciones de GenAI vigentes e innovadoras. Su enfoque rentable y sencillo incorpora mecanismos de recuperación para acelerar la precisión y la relevancia incluyendo los datos correctos. Con ello se reduce el riesgo, ya que la información errónea se mantiene fuera de la canalización de datos, lo que la convierte en una solución eficiente para diversas aplicaciones.

Casos de uso comunes de RAG

• Potencia los motores de búsqueda mejorando los algoritmos y las interfaces de usuario para proporcionar resultados más precisos y relevantes.
• Mejora los sistemas de recomendación para proporcionar sugerencias más personalizadas, utilizando algoritmos avanzados y análisis del comportamiento de los usuarios.
• Acelera las capacidades de los asistentes virtuales para proporcionar respuestas más precisas y personalizadas.

Cinco claves para inyectar las operaciones de RAG en toda tu canalización de datos

Liberar todo el potencial de tus datos requiere un enfoque estratégico para integrar la GenAI en todas tus operaciones. Aquí te mostramos cinco claves que te ayudarán a dirigir tus iniciativas de RAG de forma efectiva.

El papel de la inferencia

En la IA, la inferencia es un proceso crucial que permite a una máquina o algoritmo tomar decisiones o hacer predicciones utilizando datos y conocimientos previos. Aprovechando los modelos entrenados, el proceso de inferencia analiza las nuevas entradas y proporciona resultados valiosos, como clasificar imágenes, entender el lenguaje o tomar decisiones. Con la inferencia, la IA puede sacar conclusiones y tomar decisiones más precisas y fundamentadas, lo que lleva a obtener resultados más inteligentes en aplicaciones del mundo real.

Casos de uso para la inferencia

• Usa el análisis en tiempo real para obtener información inmediata de los datos a medida que se recopilan y lograr así una rápida toma de decisiones y acciones receptivas.
• Aplica el mantenimiento predictivo para pronosticar fallos en los equipos, evitando interrupciones y prolongando la vida útil de la maquinaria.
• Detecta y preven el fraude mediante la implementación de técnicas avanzadas para identificar y mitigar actividades fraudulentas, manteniendo la seguridad y confianza financiera.

Infraestructura de datos inteligente para la IA

Las cargas de trabajo de IA necesitan una infraestructura de almacenamiento eficaz para la gestión, el almacenamiento, el uso de GPU y la recuperación de las enormes cantidades de datos que se necesitan para entrenar y poner en marcha modelos de IA. Amazon FSx para NetApp ONTAP ofrece todas las funcionalidades de ONTAP en un servicio de almacenamiento nativo de AWS, lo que simplifica la gestión de datos y mejora el rendimiento de las cargas de trabajo de IA.

Por qué elegir Amazon FSx para NetApp ONTAP

FSX para ONTAP opera con servicios de AWS, como Bedrock y SageMaker. Ofrece una base sólida para crear, escalar y gestionar aplicaciones de IA, gestionando los datos de forma eficiente y segura a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Beneficios para la IA generativa

• El alto rendimiento y la baja latencia son cruciales para entrenar y poner en marcha modelos de IA generativa, que a menudo requieren un acceso rápido a grandes conjuntos de datos. En lugar de distribuir tus datos e I/O en varios sistemas de archivos, FSx para ONTAP puede consolidar hasta 12 parejas, o 24 nodos, en un único clúster. Entre las mejoras recientes se incluyen capacidades de rendimiento de escalado horizontal más granulares que dan cabida a las cargas de trabajo de GenAI en AWS.
• La gestión de datos eficiente es vital para la gestión de los extensos conjuntos de datos y los resultados intermedios generados durante el entrenamiento de los modelos de GenAI. Aprovechando FSx para ONTAP y las funcionalidades de la clasificación de NetApp BlueXP, Snapshot, FlexClone y FlexCache, puedes poner en marcha y gestionar de forma eficaz una infraestructura de GenAI segura.

Beneficios para RAG

• Disfruta de una integración sin fisuras con flujos de trabajo de RAG gracias la compatibilidad con los protocolos NFS y S3. Esta flexibilidad implica que los modelos pueden recuperar e incorporar eficientemente datos relevantes de diversas fuentes durante el proceso de generación.
• Combina los datos propietarios con los LLM públicos para operaciones de RAG que proporcionen de forma consistente resultados relevantes y precisos.
• Escala fácilmente la capacidad de tu sistema para manejar conjuntos de datos de RAG mayores sin interrupciones.

Beneficios para la inferencia

• Accede rápidamente a los datos con una baja latencia para permitir predicciones rápidas y eficientes de los modelos. Esto resulta crucial porque las tareas de inferencia a menudo requieren respuestas en tiempo real o casi en tiempo real.
• Mantén los datos consistentes y fiables con un sistema de archivos sólido que admite aplicaciones de inferencia que dependen de datos precisos para realizar predicciones.
• Disfruta de la confianza que aporta su vanguardista seguridad y protección de datos. FSX para ONTAP no solo simplifica el backup y recuperación de las cargas de trabajo críticas de IA, sino que protege los datos utilizados para la inferencia y los mantiene cumpliendo con las normativas. Todo ello reduce los riesgos asociados a filtraciones de datos o problemas con la normativa.

Explora Amazon Bedrock

Amazon Bedrock es un servicio de AWS totalmente gestionado que ayuda a las empresas a crear y escalar aplicaciones de GenAI. Ofrece acceso a modelos fundacionales de las principales empresas de IA, lo que permite a los desarrolladores integrarlos sin necesidad de una amplia experiencia en ML.

Beneficios de Amazon Bedrock

• Elige entre los principales FM, como Amazon Titan y los de AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta y Stability.ai, todos accesibles a través de una API común.
• Personaliza los modelos de IA para que se adapten mejor a tus necesidades y preferencias específicas.
• Obtén respuestas precisas y personalizadas de los FM utilizando las bases de conocimiento para Amazon Bedrock. Esta capacidad de RAG totalmente gestionada te permite enriquecer las respuestas de los FM con datos contextuales y pertinentes de la empresa.
• Usa las funciones de seguridad y privacidad para proteger la información confidencial y realizar operaciones sin riesgos.

¿Qué pueden hacer Bedrock y FSx para ONTAP?

• Potencia al máximo los LLM con los datos específicos de tu organización para tener un verdadero diferenciador competitivo.
• Personalízalos perfeccionándolos con conjuntos de datos preetiquetados y parámetros o ponderaciones personalizados, u opta por el entrenamiento previo con datos sin procesar específicos de tu dominio para el aprendizaje en tiempo real.
• Enriquece los modelos de base y proporciona a los usuarios finales respuestas precisas usando RAG para recuperar información de tus conjuntos de datos internos.
• Usa agentes para ejecutar tareas de varios pasos que se basen en los sistemas de la empresa y las fuentes de datos. Por ejemplo, las funciones de AWS Lambda pueden manejar una amplia gama de tareas, desde respuestas de chat básicas hasta la entrega de productos.

Optimiza el desarrollo de modelos de IA con Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio completo de ML de AWS que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a crear, entrenar e implementar modelos de ML de forma eficiente. Ofrece herramientas e infraestructura para agilizar el desarrollo, el entrenamiento y la puesta en marcha de modelos de IA avanzados, facilitando así aprovechar todo el potencial de la IA.

Puedes usar SageMaker y FSx para ONTAP para mejorar el procesamiento de datos y las capacidades de ML, aprovechando las conexiones sin fisuras para obtener un rendimiento y eficiencia óptimos en el manejo de grandes conjuntos de datos.

Acelera las búsquedas empresariales con Amazon Kendra

Amazon Kendra es un servicio de búsqueda inteligente que utiliza funcionalidades de PLN para hacer búsquedas unificadas de tu contenido empresarial. Puede mejorar la productividad de los empleados, detectar información para la toma de decisiones basadas en datos, reducir los costes del centro de contacto y mejorar las búsquedas en las aplicaciones.

Mejora significativamente la calidad de los resultados de búsqueda de Kendra confiando en el almacenamiento rápido, gestión de datos empresariales y acceso seguro de FSx para ONTAP.

Casos de uso del mundo real

Utiliza Amazon FSx para NetApp ONTAP para impulsar las aplicaciones de IA generativa y conseguir resultados notables.

• Mejora del servicio al cliente. Pon en marcha chatbots de GenAI para manejar las consultas de los clientes, y reduce los tiempos de respuesta y aumenta la satisfacción del cliente. Proporciona interacciones más inteligentes y eficientes aprovechando datos compartidos y fuentes de agentes en una base de datos vectorial en FSx para ONTAP.
• Mantenimiento predictivo en fabricación. Al emplear operaciones de RAG, los fabricantes pueden reducir las paradas y los costes de mantenimiento.
• Detección de fraude en las finanzas. Utiliza la inferencia de IA para predecir y prevenir transacciones fraudulentas, lo que reduce drásticamente las pérdidas relacionadas con el fraude.
• Solución RAG basada en permisos. Esta inteligente solución usa Active Directory para proporcionar la información basándose en los niveles de acceso de los usuarios. Los agentes integrados compatibles con ACL almacenan datos en FSx para ONTAP a efectos de seguridad y eficiencia.