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Diseño de Aplicaciones de IA Generativa Capaces de RAG en Google Cloud

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Este documento describe una arquitectura de referencia para diseñar infraestructura para ejecutar aplicaciones de IA generativa con generación aumentada por recuperación (RAG) en Google Cloud. Detalla los componentes involucrados, incluidos los subsistemas de ingestión de datos, servicio y evaluación de calidad, y destaca el uso de varios productos de Google Cloud como Vertex AI, Cloud Run y BigQuery. El documento está dirigido a desarrolladores y arquitectos de la nube con un entendimiento básico de IA y aprendizaje automático.
  • puntos principales
  • ideas únicas
  • aplicaciones prácticas
  • temas clave
  • ideas clave
  • resultados de aprendizaje

  • • puntos principales

    • 1
      Desglose completo de los componentes de la arquitectura RAG
    • 2
      Diagramas claros que ilustran las interacciones del sistema
    • 3
      Casos de uso prácticos que demuestran aplicaciones del mundo real

  • • ideas únicas

    • 1
      Integración de varios productos de Google Cloud para un rendimiento optimizado
    • 2
      Pasos detallados para flujos de trabajo de ingestión y procesamiento de datos

  • • aplicaciones prácticas

    • El artículo proporciona un marco práctico para que los desarrolladores implementen aplicaciones de IA generativa capaces de RAG, mejorando su comprensión de la arquitectura en la nube y la integración de IA.

  • • temas clave

    • 1
      Componentes de la arquitectura RAG
    • 2
      Integración de productos de Google Cloud
    • 3
      Evaluación de calidad en aplicaciones de IA

  • • ideas clave

    • 1
      Exploración en profundidad de las capacidades de RAG
    • 2
      Uso de ejemplos del mundo real para ilustrar conceptos
    • 3
      Enfoque en seguridad, fiabilidad y optimización de costos en la arquitectura en la nube

  • • resultados de aprendizaje

    • 1
      Comprender los componentes de una aplicación de IA generativa capaz de RAG
    • 2
      Aprender a integrar varios productos de Google Cloud para aplicaciones de IA
    • 3
      Obtener información sobre aplicaciones del mundo real y casos de uso de RAG
ejemplos
tutoriales
ejemplos de código
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fundamentos
contenido avanzado
consejos prácticos
mejores prácticas

“ Introducción a la IA Generativa Capaz de RAG

La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora las capacidades de las aplicaciones de IA generativa al integrar datos externos en el proceso de generación de respuestas. Este documento sirve como guía para desarrolladores y arquitectos de la nube para diseñar aplicaciones capaces de RAG utilizando Google Cloud.

“ Descripción General de la Arquitectura

La arquitectura para una aplicación de IA generativa capaz de RAG en Google Cloud consiste en componentes interconectados que facilitan la ingestión de datos, el procesamiento y la generación de respuestas. Los componentes clave incluyen el subsistema de ingestión de datos, el subsistema de servicio y el subsistema de evaluación de calidad.

“ Subsistema de Ingestión de Datos

El subsistema de ingestión de datos es responsable de preparar y procesar datos externos para habilitar las capacidades de RAG. Ingesta datos de diversas fuentes, incluidos archivos y bases de datos, y los prepara para un procesamiento adicional utilizando herramientas como Document AI y Vertex AI.

“ Subsistema de Servicio

El subsistema de servicio gestiona la interacción entre los usuarios y la aplicación de IA generativa. Convierte las solicitudes de los usuarios en incrustaciones, realiza búsquedas semánticas y genera indicaciones contextualizadas para la pila de inferencia de LLM, asegurando respuestas relevantes.

“ Subsistema de Evaluación de Calidad

Este subsistema evalúa la calidad de las respuestas generadas por el subsistema de servicio. Utiliza trabajos de Cloud Run para evaluar las respuestas en función de métricas predefinidas, almacenando los resultados de la evaluación para análisis futuros.

“ Productos de Google Cloud Utilizados

La arquitectura aprovecha varios productos de Google Cloud, incluidos Vertex AI para el entrenamiento y despliegue de modelos, Cloud Run para computación sin servidor, BigQuery para análisis de datos y AlloyDB para PostgreSQL para la gestión de datos.

“ Casos de Uso para Aplicaciones RAG

Las aplicaciones de IA generativa capaces de RAG pueden ser utilizadas en diversos dominios, como recomendaciones de productos personalizadas, sistemas de asistencia clínica para la salud y investigación legal eficiente, mejorando la relevancia y precisión de las salidas generadas.

“ Consideraciones de Diseño

Al desarrollar una arquitectura capaz de RAG, considere factores como seguridad, cumplimiento, fiabilidad y rendimiento para satisfacer los requisitos específicos de la aplicación.

“ Seguridad y Cumplimiento

Implemente medidas de seguridad en todos los productos de Google Cloud para garantizar la protección de datos y el cumplimiento de regulaciones. Esto incluye el uso de cifrado, controles de acceso y registro de auditoría.

“ Estrategias de Optimización de Costos

Para gestionar los costos de manera efectiva, comience con asignaciones mínimas de recursos para trabajos de Cloud Run y optimice según los requisitos de rendimiento. Monitoree el uso y ajuste los recursos según sea necesario.

 Enlace original: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai

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