Introducción: He trabajado en el ecosistema AWS durante algún tiempo y una de las novedades más interesantes es Amazon S3 Vectors en preview, una alternativa nativa de almacenamiento vectorial pensada para reducir costes hasta en un 90 a costa de algo de latencia. Para equipos pequeños, prototipos, investigación y preproducción S3 Vectors ofrece una opción práctica para montar Knowledge Bases en Bedrock sin depender de soluciones más caras como OpenSearch u opciones complejas como Aurora Serverless.
Propósito del constructo CDK: Este proyecto ofrece un constructo CDK que automatiza el despliegue de una tubería básica para Knowledge Bases con S3 Vectors. Entre los recursos que crea se encuentran un bucket de ingestión para subir documentos, una Knowledge Base en Bedrock, un bucket de vectores e índice S3 Vectors, la configuración de IAM necesaria y una función Lambda para limpieza final que evita errores durante el teardown.
Ventaja práctica: Si buscas experimentar con retrieval augmented generation RAG sin costearte una infraestructura robusta, esta solución te permite arrancar rápido. Es ideal para desarrolladores independientes, estudiantes, equipos pequeños y también para equipos empresariales que quieran un entorno de preproducción antes de migrar a OpenSearch, Pinecone o Aurora cuando necesiten mayor rendimiento o requisitos de cumplimiento.
Requisitos previos rápidos: debes ejecutar en una de las regiones donde S3 Vectors está en preview y contar con acceso a un modelo de embeddings soportado por Bedrock como Amazon Titan Text Embedding v2 o v1, cuidando que la dimensionalidad del embedding coincida con la configuración de tu índice.
Despliegue: Clona el repositorio en GitHub y revisa las propiedades configurables como prefijos, opciones de parsing y comportamiento de eliminación. A continuación sintetiza y despliega la pila CDK. En los outputs verás identificadores útiles como KnowledgeBaseId KnowledgeBaseArn nombres de buckets de ingestión e indexación.
Añadir documentos e ingestión: Carga tus documentos en el bucket de ingestión configurado normalmente en la ruta docs. Inicia un job de ingestión en Bedrock y consulta su estatus desde la consola o mediante las llamadas disponibles en AWS CLI para Bedrock Agent hasta que el proceso finalice.
Consultas y RAG: Tras completar la ingestión puedes realizar consultas de recuperación simples para obtener fragmentos de documentos o ejecutar un flujo completo de retrieve and generate combinando la Knowledge Base con un modelo de generación para obtener respuestas sintetizadas basadas en tu contenido.
Caveats importantes: La Knowledge Base queda ligada al vector store por diseño, por lo que cambiar la estrategia de almacenamiento implica volver a reingestar. Por eso es recomendable traer tu propio bucket de ingestión y planificar la elección del modelo de embeddings y su dimensionalidad desde el inicio para evitar tener que reconstruir la base.
Precio contra rendimiento: S3 Vectors es la opción más económica para vectores en AWS hoy en día, pero con mayores latencias respecto a OpenSearch Serverless o Aurora pgvector. Es perfecta para prototipos y uso de baja intensidad, pero puede quedarse corta en aplicaciones con restricciones de latencia estrictas.
Detalles técnicos del constructo: Debido a que S3 Vectors estaba en preview cuando se diseñó este constructo, el proyecto utiliza recursos personalizados AwsCustomResource con instalación del SDK más reciente y una Lambda de limpieza para ordenar la eliminación de índices y buckets. También emplea políticas IAM amplias temporalmente hasta que la API madure y permita ámbitos más finos.
Opciones de parsing: El constructo incluye una opción para preprocesar el contenido con un modelo de fundación antes de vectorizar, útil para normalizar o extraer metadatos. Esta opción está desactivada por defecto por motivos de coste y debe activarse solo si el modelo está disponible en la cuenta y región.
Quiénes se benefician: Esta solución es perfecta para quienes trabajan en aplicaciones a medida software a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes ia y power bi. En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia para integrar estas Knowledge Bases en flujos productivos, diseñar agentes IA personalizados y desplegar soluciones cloud seguras en AWS y Azure, además de consultoría en inteligencia de negocio y ciberseguridad.
Recomendación final: Usa S3 Vectors para experimentar y validar ideas con bajo coste, y considera migrar a soluciones más rápidas para producción. Si necesitas ayuda para diseñar, desarrollar o securizar tu integración, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte en todo el ciclo desde la prueba de concepto hasta la producción, con servicios de software a medida aplicaciones a medida inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes ia y power bi.
Referencias y repositorio: Para más detalles consulta la documentación oficial de AWS sobre S3 Vectors y Bedrock Knowledge Bases y revisa el repositorio del proyecto en GitHub en la URL https github com MikeORed building-bedrock-knowledge-base-s3-vectors-aws-cdk
Conclusión: Este constructo CDK ofrece una forma reproducible y económica de comenzar a trabajar con Bedrock Knowledge Bases y S3 Vectors en preview. Es una herramienta ideal para aprender, prototipar y montar demostraciones internas. En Q2BSTUDIO estaremos encantados de ayudarte a aprovechar estas tecnologías para tus proyectos de inteligencia artificial y aplicaciones a medida.