W jaki sposób AWS może wspierać Twoje wymagania dotyczące RAG?

Wprowadzenie RAG to ogromny skok technologiczny dla Twojej organizacji, który znacznie zmienia kwestie zarządzania wiedzą. Jednak wdrożenie tej nowoczesnej usługi AI może nie być t tak proste, zwłaszcza gdy mowa o spełnieniu potrzeb funkcjonalnych i bezpieczeństwa. Jak więc w tym procesie pomaga AWS?

Czym jest RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) to architektura sztucznej inteligencji, która łączy generowanie tekstu przez modele językowe z wyszukiwaniem informacji w zewnętrznych źródłach, takich jak bazy wiedzy czy dokumenty firmowe. Zamiast polegać wyłącznie na wiedzy zapisanej w parametrach modelu, system najpierw wyszukuje najbardziej adekwatne fragmenty danych, a następnie wykorzystuje je do wygenerowania odpowiedzi.

Kluczową zaletą RAG jest możliwość łączenia gotowych modeli językowych (LLM) z własnymi, wewnętrznymi zbiorami danych – bez potrzeby czasochłonnego i kosztownego trenowania własnego modelu. Dzięki temu organizacje mogą wykorzystać GenAI zachowując pełną kontrolę nad aktualnością i źródłem wykorzystywanych informacji.

Technologia ta ma szczególne znaczenie w środowiskach biznesowych, gdzie precyzja i zgodność z bieżącym stanem wiedzy są kluczowe – na przykład w obsłudze klienta, analizie dokumentów prawnych czy tworzeniu inteligentnych asystentów opartych na danych firmy.

Jak AWS pomaga w wdrożeniu RAG?

AWS dostarcza solidne wsparcie dla implementacji Retrieval-Augmented Generation (RAG), umożliwiając łączenie dużych modeli językowych z firmowymi źródłami wiedzy. Kluczową rolę odgrywa tutaj Amazon Bedrock, który pozwala korzystać z wybranych foundation models, takich jak Claude czy Titan, oraz integrować je z własnymi danymi poprzez tzw. Knowledge Bases. Wektoryzacja dokumentów i retrieval kontekstu odbywa się automatycznie, bez konieczności budowania własnych komponentów – wystarczy skonfigurować źródła danych i wskazać sposób przetwarzania.

W wielu przypadkach jako uzupełnienie Bedrocka dobrze sprawdza się Amazon Kendra – silnik wyszukiwania, który umożliwia przeszukiwanie dokumentów w różnych formatach z uwzględnieniem znaczenia zapytań. Obsługuje zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu i pozwala integrować dane z systemów takich jak SharePoint, Confluence czy lokalne pliki. Kendra może pełnić funkcję retrieval w architekturze RAG, dostarczając trafne fragmenty tekstu jako kontekst dla modelu językowego. 

W podobny sposób w architekturze RAG można wykorzystać Amazon OpenSearch, który pozwala na tworzenie i przeszukiwanie indeksów wektorowych, zapewniając skuteczne wyszukiwanie semantyczne oraz elastyczność w dopasowywaniu rozwiązań do indywidualnych potrzeb – szczególnie tam, gdzie kluczowa jest skalowalność oraz możliwość zaawansowanej konfiguracji mechanizmów wyszukiwania. Oczywiście nic nie stoi na przeszkodzie w pozyskiwaniu wiedzy z baz danych RDS for PostgreSQL i Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition z rozszerzeniem pgvector.

Dla organizacji, które chcą większej kontroli nad całym procesem, AWS udostępnia SageMaker JumpStart. To zestaw gotowych przykładów i narzędzi, które przyspieszają budowę własnych pipeline’ów do przetwarzania i wyszukiwania danych. Rozwiązanie to jest szczególnie przydatne tam, gdzie potrzebna jest personalizacja algorytmów lub niestandardowe podejście do danych wejściowych.

Budowa rozwiązań RAG w modelu serverless to kolejna zaleta oferty AWS. Dzięki takim usługom jak S3, Lambda, DynamoDB i Bedrock można zbudować w pełni skalowalny system, który nie wymaga zarządzania infrastrukturą. Rozliczanie za faktyczne zużycie, natywna integracja z usługami bezpieczeństwa i możliwości monitorowania sprawiają, że taka architektura dobrze wpisuje się w potrzeby organizacji dbających o zgodność i optymalizację kosztów.

Implementacja RAG w chmurze AWS została zaprojektowana z myślą o wysokim poziomie bezpieczeństwa i kontroli nad danymi. Wykorzystując Amazon Bedrock wybierasz możliwość łączenia foundation models z firmowymi źródłami wiedzy bez ryzyka ujawnienia poufnych informacji – AWS tworzy prywatną kopię modelu podstawowego i dane klientów nie są wykorzystywane do trenowania modeli bazowych, a każda instancja modelu jest izolowana. Co więcej, AWS stosuje dwa główne wzorce zabezpieczeń: redakcję danych przed zapisaniem ich w bazie wektorowej oraz kontrolę dostępu opartą na rolach. Dzięki temu możliwe jest zarówno spełnienie zasad podejścia Zero Trust, jak i zapewnienie odpowiednich uprawnień dla różnych grup użytkowników.

Dodatkowo, AWS oferuje szereg usług wspierających bezpieczeństwo – od AWS KMS do zarządzania kluczami szyfrowania, przez Amazon CloudWatch do monitorowania i audytu, po fizyczną i logiczną separację danych w ramach środowiska. Architektury referencyjne RAG udostępniane przez AWS zawierają gotowe mechanizmy zabezpieczeń sieciowych i są zgodne z międzynarodowymi standardami regulacyjnymi, co czyni je odpowiednimi dla sektorów o wysokich wymaganiach, takich jak finanse czy ochrona zdrowia.

Dlaczego warto wdrażać RAG z AWS?

Wdrażanie RAG na platformie AWS pozwala organizacjom korzystać z najnowszych osiągnięć sztucznej inteligencji bez konieczności inwestowania w skomplikowaną infrastrukturę. Usługi takie jak Amazon Bedrock umożliwiają połączenie dużych modeli językowych z własnymi zasobami wiedzy, zapewniając elastyczność oraz możliwość szybkiego dostosowania się do zmieniających się potrzeb biznesowych. W pełni zarządzane rozwiązania serverless, takie jak S3 czy Lambda, pozwalają na łatwą skalowalność bez konieczności zarządzania infrastrukturą, co znacząco optymalizuje koszty.

AWS szczególną uwagę przykłada do kwestii bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami, co jest kluczowe dla firm wrażliwych na ochronę danych. W rozwiązaniach RAG wdrażanych w chmurze AWS, dane klientów są izolowane i nie są wykorzystywane do trenowania bazowych modeli. Dodatkowo, organizacje mogą korzystać z szerokiego wachlarza narzędzi do kontroli dostępu, szyfrowania oraz monitorowania, co pozwala zachować pełną kontrolę nad zasobami i spełniać nawet najbardziej rygorystyczne wymagania branżowe. 

Podsumowanie

Wdrożenie rozwiązań RAG w AWS pozwoli Twojej organizacji efektywnie łączyć możliwości generatywnej sztucznej inteligencji z własnymi źródłami wiedzy przy zachowaniu wysokiego poziomu bezpieczeństwa. Dzięki elastycznym i skalowalnym usługom AWS proces ten jest szybki, bezpieczny i zoptymalizowany kosztowo. AWS oferuje narzędzia, które wspierają organizacje na każdym etapie wdrożenia RAG, niezależnie od branży czy poziomu skomplikowania wymagań.

Chcesz wdrożyć technologię RAG w chmurze obliczeniowej AWS? Skorzystaj z pomocy naszych specjalistów i otwórz się na nowoczesne GenAI już dziś! Skontaktuj sie z nami na kontakt@lcloud.pl