¿Qué es la IA Generativa?
La IA tradicional clasifica o predice. La IA generativa crea contenido nuevo — texto, imágenes, código, música, video.
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Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
Los LLM aprenden leyendo enormes cantidades de texto y prediciendo "qué palabra viene después". Los parámetros representan el conocimiento internalizado.
Los Modelos Base (FM) son modelos de propósito general preentrenados en datos masivos. Entrenamiento cuesta millones — Amazon Bedrock ofrece acceso práctico.
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Amazon Bedrock en profundidad
API única para múltiples modelos base: Claude (Anthropic), Titan (Amazon), Llama (Meta), Mistral, Stable Diffusion, Command (Cohere).
Funciones clave: Invocación de modelos: generación de texto vía API Base de conocimiento: RAG con documentos empresariales Agentes: ejecución autónoma de tareas en múltiples pasos Evaluación de modelos: comparación automática de respuestas Guardrails: filtrado de contenido dañino
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Ingeniería de prompts
| Técnica | Descripción | |---|---| | Zero-shot | Instrucción directa sin ejemplos | | One-shot | Un ejemplo proporcionado | | Few-shot | Múltiples ejemplos | | Chain-of-Thought | Razonamiento paso a paso | | Prompt de sistema | Establece rol y comportamiento del modelo |
Alucinación: el modelo genera información falsa con confianza. Soluciones: RAG, instrucción explícita, Guardrails.
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RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
Combina búsqueda + generación para superar las limitaciones de los LLM.
Flujo: pregunta → embedding → búsqueda vectorial → documentos relevantes + pregunta al LLM → respuesta fundamentada.
Implementación AWS: Amazon Bedrock Knowledge Base + OpenSearch Serverless o Aurora.
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Fine-tuning vs RAG
| Aspecto | Fine-tuning | RAG | |---|---|---| | Método | Actualiza pesos del modelo | Recupera documentos externos | | Costo | Alto | Relativamente bajo | | Info reciente | Requiere reentrenamiento | Solo actualizar documentos | | Mejor para | Estilo/dominio específico | Info reciente, docs empresariales |
!Fine-tuning vs RAG, comparados en paralelo
Resumen clave del examen
IA generativa = crea contenido nuevo LLM = modelo de lenguaje con entrenamiento masivo FM = modelo base de propósito general → Bedrock Bedrock Knowledge Base = RAG empresarial Bedrock Agents = tareas autónomas de múltiples pasos Guardrails = filtrado de contenido Alucinación = IA que genera información falsa RAG = recuperación + generación (mejor para info reciente) Fine-tuning = actualización de pesos (mejor para dominio específico)