Podcast - Vertex AI RAG Engine: por fin una manera flexible y sencilla de hacer RAGs.

¿Imaginas conectar todas tus aplicaciones empresariales de forma sencilla, rápida y sin dolores de cabeza? En el mundo actual, con un ecosistema de aplicaciones cada vez más complejo, la integración se ha convertido en una pieza clave para el éxito de cualquier empresa.

En este podcast nos adentramos en el fascinante mundo de las plataformas de integración como servicio (iPaaS) y nos centramos en una solución de Google que promete simplificar este proceso: Vertex AI RAG Engine.

Óscar Ferrer y Tomás Calleja, del equipo de Goodly, nos guían a través de las funcionalidades y beneficios de esta herramienta.

¿Qué ventajas principales ofrece Vertex AI RAG Engine?

Construir sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG) puede ser complejo, con multitud de opciones disponibles.

Desde soluciones SaaS como Vertex AI Agent Builder hasta frameworks como LangChain o Genkit, pasando por sistemas no-code/low-code como Land Flow o N8n, las posibilidades son amplias, pero la elección puede ser abrumadora.

Vertex AI RAG Engine emerge como una alternativa intermedia que facilita la construcción de RAGs usando código, pero simplificando al extremo todas las tareas.

Esta herramienta no es un simple servicio, sino un conjunto de APIs que cubren todo el ciclo de vida de un RAG:

• Ofrece conectores para diversas fuentes (Google Cloud Storage, Drive, Jira, Confluence).
• Da soporte para una amplia gama de formatos de documentos (PDFs, Google Docs, Slides, Microsoft Office, texto plano).
• Ofrece opciones de parseo avanzadas (Document AI y LLMs).
• Indexado en bases de datos vectoriales (incluyendo la serverless RAGmanagedDB).
• Y también influye en la crucial etapa de re-ranking para refinar los resultados.

La flexibilidad de Vertex AI RAG Engine permite personalizar cada paso del proceso, adaptándolo a las necesidades específicas de cada proyecto.

La modularidad, uno de sus mayores puntos fuertes

Vertex AI RAG Engine destaca por su modularidad, permitiendo elegir las piezas que mejor se ajusten a cada caso de uso. Además, facilita la creación de sistemas RAG robustos con pocas líneas de código, evitando la reinvención de la rueda.

Sin embargo, existen limitaciones, como el tamaño máximo de los archivos y la falta de soporte para búsquedas en múltiples colecciones (aunque se espera que se añada pronto). También se discute la complejidad del pricing, que al estar distribuido en diferentes piezas, puede ser difícil de calcular con precisión.

¿Por qué deberías tener esta herramienta en el rádar?

Vertex AI RAG Engine se presenta como una herramienta prometedora para simplificar la construcción de sistemas RAG, ofreciendo flexibilidad, control y una rápida puesta en marcha. Si bien aún presenta áreas de mejora, su potencial es innegable y su evolución promete ser interesante.

No te pierdas este episodio de "Cómo conocí a nuestro Cloud" para descubrir todos los detalles y comprender cómo esta herramienta puede revolucionar la forma en que interactúas con tus datos.

¿Dónde escuchar nuestros podcast?

Puedes escucharlos en las principales plataformas de podcast: Ivoox, Spotify, YouTube, Apple Podcast y Amazon Music.

Foto de portada: Unsplash