Utilizado con modelos de lenguaje grandes, RAG recupera información relevante de una base de datos vectorial para aumentar la entrada de un LLM, mejorando la precisión de la respuesta, permitiendo a las organizaciones aprovechar de forma segura sus propios datos con LLM comerciales y reduciendo las alucinaciones. Esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones de IA más precisas, flexibles y conscientes del contexto, al tiempo que ofrece un nivel de seguridad, privacidad y gobernanza cuando se utilizan salvaguardas como el cifrado y el control de acceso basado en roles con el sistema de base de datos. Soporte de IA a escala Impulsados ​​por la creciente importancia de la búsqueda vectorial y la coincidencia de similitudes en las aplicaciones de IA, muchos proveedores de bases de datos tradicionales están agregando capacidades de búsqueda vectorial a sus ofertas. Sin embargo, ya sea que esté construyendo un motor de recomendaciones o una plataforma de búsqueda de imágenes, la velocidad importa. Las bases de datos vectoriales están optimizadas para la recuperación en tiempo real, lo que permite que las aplicaciones brinden recomendaciones instantáneas, sugerencias de contenido o resultados de búsqueda. Esta capacidad va más allá de las fortalezas típicas de las bases de datos, incluso con capacidades vectoriales agregadas. Algunas bases de datos vectoriales también están diseñadas para escalar horizontalmente, lo que las hace capaces de administrar enormes colecciones de vectores distribuidos en múltiples nodos. Esta escalabilidad es esencial para las aplicaciones impulsadas por IA, donde los vectores se generan a una escala enorme (por ejemplo, integraciones de modelos de aprendizaje profundo). Con capacidades de búsqueda distribuida, las bases de datos vectoriales pueden manejar grandes conjuntos de datos al igual que los motores de búsqueda, lo que garantiza una recuperación de baja latencia incluso en entornos masivos a escala empresarial.