La inteligencia artificial (IA) está evolucionando a un ritmo sin precedentes y la IA generativa (genAI) está a la vanguardia. Las capacidades de GenAI son amplias y van desde la generación de texto hasta la creación de música y arte. Pero lo que hace que genAI sea verdaderamente único es su capacidad para comprender profundamente el contexto, produciendo resultados que se parecen mucho a los de los humanos. Uno de los principales desafíos de genAI es la falta de acceso a datos privados o propietarios. Los modelos básicos de IA, de los cuales los modelos de lenguaje grande (LLM) son un subconjunto, generalmente se entrenan con datos disponibles públicamente, pero no tienen acceso a información confidencial o patentada. Incluso si los datos fueran de dominio público, podrían estar desactualizados e irrelevantes. Los LLM también tienen limitaciones para reconocer eventos o conocimientos muy recientes. Además, sin una orientación adecuada, los LLM pueden producir información inexacta. Las bases de datos desempeñan un papel crucial para abordar estos desafíos. En lugar de enviar solicitudes directamente a los LLM, las aplicaciones pueden usar bases de datos para recuperar datos relevantes e incluirlos en la solicitud como contexto. Por ejemplo, una aplicación bancaria podría consultar los datos de las transacciones del usuario desde una base de datos, agregarlos al mensaje y luego enviar este mensaje diseñado al LLM. Este proceso se llama generación aumentada de recuperación (RAG). Este enfoque garantiza que el LLM genere respuestas precisas y actualizadas, eliminando los problemas de datos faltantes, datos obsoletos e imprecisiones. Las 4 principales consideraciones de bases de datos para aplicaciones genAI No será fácil para las empresas lograr una ventaja competitiva real aprovechando la generación IA cuando todos tienen acceso a las mismas herramientas y base de conocimientos. Más bien, la clave para la diferenciación vendrá de superponer sus propios datos exclusivos sobre la IA de generación impulsada por modelos básicos y LLM. Hay cuatro consideraciones clave en las que las organizaciones deben centrarse al elegir una base de datos para aprovechar todo el potencial de las aplicaciones impulsadas por genAI: Modelo de datos flexible: las aplicaciones GenAI a menudo requieren diferentes tipos y formatos de datos, conocidos como datos multimodales. Para adaptarse a estos conjuntos de datos cambiantes, las bases de datos deben tener un modelo de datos flexible que permita la fácil incorporación de nuevos datos sin cambios importantes en el esquema. Los datos multimodales pueden ser un desafío para las bases de datos relacionales diseñadas para datos estructurados, donde la información se organiza en tablas, filas y columnas rígidas con reglas de esquema estrictas. Capacidad de consulta: la base de datos debe admitir consultas ricas y expresivas e índices secundarios para permitir experiencias de usuario en tiempo real y conscientes del contexto. Esto garantiza que los datos se puedan recuperar en milisegundos, independientemente de la complejidad de la consulta o la cantidad de datos en la base de datos. Búsqueda vectorial integrada: las aplicaciones GenAI pueden necesitar realizar consultas semánticas o de similitud en diferentes tipos de datos, como texto, audio o imágenes de formato libre. Las incrustaciones de vectores capturan el significado semántico de los datos, lo que los hace adecuados para diversas tareas como clasificación de texto, traducción automática y análisis de sentimientos. Las bases de datos deben proporcionar indexación de búsqueda de vectores integrada para eliminar la complejidad de mantener sincronizados dos sistemas separados. Escalabilidad: a medida que las aplicaciones genAI crecen en términos de base de usuarios y tamaño de datos, las bases de datos deben poder escalarse dinámicamente para soportar volúmenes de datos y tasas de solicitudes cada vez mayores. El soporte nativo para la fragmentación escalable garantiza que las limitaciones de la base de datos no bloqueen el crecimiento empresarial. Un enfoque de plataforma para la búsqueda vectorialMongoDB ha estado ensalzando los beneficios del modelo de documento desde sus inicios. Los mismos principios de diseño de esquemas flexibles que hacen que las bases de datos de documentos sean las favoritas entre los desarrolladores se extienden a los casos de uso de IA de generación, que son inherentemente multimodales. Mediante la fragmentación, las bases de datos pueden ampliarse para admitir grandes aumentos en el volumen de datos y solicitudes que vienen con aplicaciones impulsadas por genAI. MongoDB Atlas, una plataforma de datos líder para desarrolladores de múltiples nubes, admite incrustaciones de vectores de forma nativa a través de Atlas Vector Search, por lo que no hay necesidad. para mantener dos sistemas diferentes. Atlas mantiene los índices de Vector Search actualizados con los datos de origen constantemente. Los desarrolladores pueden utilizar un único punto final y un lenguaje de consulta para crear consultas que combinen filtros de consulta de bases de datos normales y filtros de búsqueda vectorial. Esto elimina la fricción y proporciona un entorno para que los desarrolladores creen prototipos y entreguen soluciones de IA de generación rápidamente. ConclusiónGenAI está preparado para remodelar industrias y proporcionar soluciones innovadoras en todos los sectores. Al aprovechar una solución de base de datos diseñada para manejar los requisitos de los casos de uso de IA, las empresas pueden crear aplicaciones genAI que brinden experiencias de usuario precisas, dinámicas y sensibles al contexto para el acelerado panorama digital actual. Resumen Para obtener más información sobre cómo crear y almacenar incrustaciones de vectores adaptadas a los requisitos de su aplicación utilizando modelos de aprendizaje automático como OpenAI y Hugging Face, descargue nuestro informe técnico: Incorporación de IA generativa y búsqueda avanzada en sus aplicaciones con MongoDB. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.

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