Una empresa está migrando una aplicación de Retrieval-Augmented Generation a AWS. Los documentos ya se han movido a un bucket de S3. La aplicación requiere una búsqueda de texto semántica sobre esos archivos. ¿Qué solución de AWS cumple este requisito?

La respuesta correcta es ingerir los documentos de S3 en Amazon Kendra usando el conector de S3 y usar Amazon Kendra para realizar búsquedas semánticas. Amazon Kendra es un servicio de búsqueda inteligente que soporta la búsqueda semántica y está diseñado para casos de uso de RAG, permitiendo indexar documentos directamente desde S3. Las otras opciones son incorrectas porque: AWS Batch y AWS Glue no están optimizados para la búsqueda semántica en tiempo real y requerirían una implementación compleja para lograrla. Amazon SageMaker Feature Store es para almacenar y servir características para modelos de ML, no para búsqueda semántica de documentos. Amazon Textract es un servicio de OCR para extraer texto y datos de documentos, no un motor de búsqueda semántica.