Desplegar bases de conocimiento de Amazon Bedrock con Terraform para aplicaciones de IA generativa basadas en RAG

TL;DR

• Automatiza el despliegue de una base de conocimiento de Amazon Bedrock y sus conexiones a fuentes de datos mediante IaC con Terraform. AWS Blog
• La solución crea y configura los componentes de servicios de AWS involucrados, permitiendo iniciar rápidamente flujos RAG con una configuración inicial mínima. AWS Blog
• Soporta estrategias de chunking personalizables y dimensiones vectoriales de OpenSearch, con Titan Text Embeddings V2 como modelo predeterminado. AWS Blog
• La revisión de plan de Terraform antes de aplicar ayuda a reducir riesgos en entornos de producción. AWS Blog
• Los pasos de limpieza tras las pruebas evitan costos innecesarios. AWS Blog

Contexto y antecedentes

Retrieval Augmented Generation (RAG) combina modelos de base con acceso a datos relevantes externos para mejorar la precisión y la transparencia de las respuestas, mientras se controla el costo. Muchas organizaciones utilizan Bedrock Knowledge Bases de AWS para soportar flujos RAG y pueden desplegarse con pocos clics en AWS Management Console durante la fase de desarrollo. Cuando se migra de una configuración basada en consola a IaC para producción, es útil partir de un proyecto IaC existente, ya que hay detalles de configuración que la consola no expone. Aunque ya existen plantillas basadas en CDK para configurar Bedrock knowledge bases, muchas empresas prefieren Terraform. En este post se ofrece una solución IaC en Terraform para desplegar unaBedrock knowledge base y establecer una conexión con una fuente de datos para acelerar la adopción de flujos RAG con Terraform. Puedes encontrar la solución en nuestro repositorio de AWS Samples en GitHub. AWS Blog La solución automatiza la creación y configuración de los componentes de los servicios de AWS necesarios para los flujos RAG basados en Bedrock Knowledge Bases. Un diagrama acompaña al artículo para ilustrar la forma en que estos servicios se integran y señala que existen varias políticas IAM que rigen los permisos para los recursos involucrados. Desplegar recursos mediante IaC permite una gestión de la infraestructura programable, facilitando consultar los datos poco después de la configuración y simplificando el mantenimiento continuo de la aplicación basada en RAG. AWS Blog Los prerrequisitos incluyen habilitar el acceso a un modelo de base (FM) en Bedrock para generar embeddings. La solución utiliza Titan Text Embeddings V2 como modelo predeterminado. Para habilitar el acceso al modelo, asegúrate de que el entorno tenga Git instalado y que la clave SSH esté configurada para acceder al repositorio. Las entradas del módulo, incluyendo configuraciones detalladas para el tamaño de embedding y el comportamiento de chunking, se pueden ajustar en modules/variables.tf. Puedes revisar el plan generado con terraform init y terraform plan -out antes de aplicar con terraform apply. AWS Blog

¿Qué hay de nuevo?

La solución IaC presentada automatiza la implementación de Bedrock knowledge base y la conexión con la fuente de datos para flujos RAG. Está diseñada como un punto de partida listo para producción, permitiendo a los equipos personalizar la implementación mediante módulos de Terraform. Un elemento clave es el diagrama de arquitectura que ilustra los servicios integrados y las políticas IAM que gobiernan los permisos. AWS Blog Puedes encontrar la solución en AWS Samples en GitHub, lo que sirve como base reproducible para desarrollar y probar cargas de trabajo RAG con Bedrock. El artículo también subraya la importancia de revisar el plan antes de aplicar, usando terraform init y terraform plan -out para capturar los cambios propuestos. AWS Blog

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Para desarrolladores y empresas que construyen aplicaciones de IA generativa basadas en RAG, esta solución de Terraform ofrece un camino reproducible y auditable que se alinea con las mejores prácticas de IaC. Codificar la implementación de la base de conocimiento y sus conexiones a fuentes de datos facilita entornos consistentes, reduce errores de configuración manual y simplifica el mantenimiento a medida que los workloads de RAG evolucionan. Además, permite una iteración rápida al consultar datos casi inmediatamente después de configurar los embeddings FM. AWS Blog El enfoque se alinea con las mejores prácticas de IaC, incluyendo la revisión del plan y cambios explícitos en recursos para que los operadores entiendan y aprueben las modificaciones de infraestructura antes de aplicarlas. Esto es especialmente valioso para equipos que gestionan grandes fuentes de datos y configuraciones de embeddings en producción. AWS Blog

Detalles técnicos o Implementación

El módulo de Terraform de la solución automatiza la creación y configuración de los componentes de servicio de AWS necesarios para una Bedrock knowledge base y su conexión con fuentes de datos. Soporta configuraciones de chunking personalizables y dimensiones vectoriales OpenSearch, que influyen en cómo se divide el contenido y cómo se indexa para la recuperación. El modelo de embedding predeterminado es Titan Text Embeddings V2, y las entradas del módulo están expuestas en modules/variables.tf para ajustar el tamaño de embedding y el comportamiento de chunking según el caso de uso. AWS Blog El proceso de despliegue implica revisar el plan de Terraform antes de aplicar los cambios, normalmente ejecutando:

• terraform init
• terraform plan -out
• terraform apply Esto garantiza que solo se creen, modifiquen o eliminen los recursos deseados, reduciendo el riesgo de interrupciones. El artículo también señala la posibilidad de ajustar las dimensiones del vector y la configuración de chunking mediante variables en variables.tf. AWS Blog Las opciones de chunking disponibles incluyen tres enfoques:
• FIXED_SIZE: personalizar el chunking de tamaño fijo (opcional)
• HIERARCHICAL: personalizar el chunking jerárquico (opcional)
• SEMANTIC: personalizar el chunking semántico (opcional)

Notas de implementación

• Entorno: Git instalado; claves SSH configuradas para acceder al repositorio. AWS Blog
• Las entradas del módulo están documentadas en modules/variables.tf, incluyendo ajustes finos para tamaño de embeddings y comportamiento de chunking. AWS Blog
• El diagrama de arquitectura ilustra los servicios integrados y las políticas IAM involucradas. AWS Blog

Conclusiones clave

• IaC con Terraform puede acelerar y estandarizar despliegues de Bedrock Knowledge Bases para flujos RAG.
• Se puede personalizar el chunking y las dimensiones de embedding para equilibrar la calidad de recuperación y el rendimiento.
• La revisión de plan y las etapas de limpieza ayudan a reducir riesgos y costos en entornos de desarrollo y producción.
• Titan Text Embeddings V2 es el modelo por defecto y es necesario habilitar el acceso a FM en Bedrock.
• La documentación de AWS Blog y el repositorio proporcionan el punto de partida para pruebas y despliegue en producción. AWS Blog

Referencias

• https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-amazon-bedrock-knowledge-bases-using-terraform-for-rag-based-generative-ai-applications/