Los motores de consulta de IA procesan, almacenan y recuperan de manera eficiente grandes volúmenes de datos para mejorar las entradas del modelo de IA generativo.
Los datos son el combustible de las aplicaciones de IA, pero la magnitud y la escala de los datos empresariales a menudo hacen que su uso eficaz sea demasiado costoso y lleve demasiado tiempo.
Según Global DataSphere 1 de IDC , las empresas generarán 317 zettabytes de datos al año en 2028 (incluida la creación de 29 zettabytes de datos únicos), de los cuales el 78 % serán datos no estructurados y el 44 % serán audio y video. Debido al volumen extremadamente alto y a los diversos tipos de datos, la mayoría de las aplicaciones de IA generativa utilizan una fracción de la cantidad total de datos que se almacenan y generan.
Para que las empresas prosperen en la era de la IA, deben encontrar una forma de aprovechar todos sus datos. Esto no es posible con las técnicas tradicionales de procesamiento de datos y computación. En cambio, las empresas necesitan un motor de consulta de IA.
¿Qué es un motor de consulta de IA?
En términos simples, un motor de consultas de IA es un sistema que conecta aplicaciones de IA, o agentes de IA, con datos. Es un componente fundamental de la IA basada en agentes , ya que funciona como un puente entre la base de conocimiento de una organización y las aplicaciones impulsadas por IA, lo que permite respuestas más precisas y sensibles al contexto.
Los agentes de IA forman la base de un motor de consulta de IA, donde pueden recopilar información y trabajar para ayudar a los empleados humanos. Un agente de IA recopilará información de muchas fuentes de datos, planificará, razonará y tomará medidas. Los agentes de IA pueden comunicarse con los usuarios o pueden trabajar en segundo plano, donde siempre estarán disponibles los comentarios y la interacción de los humanos.
En la práctica, un motor de consulta de IA es un sistema sofisticado que procesa eficientemente grandes cantidades de datos, extrae y almacena conocimiento y realiza una búsqueda semántica sobre ese conocimiento, que la IA puede recuperar y utilizar rápidamente.
Los motores de consulta de IA liberan inteligencia en datos no estructurados
El motor de consulta de inteligencia artificial de una empresa tendrá acceso al conocimiento almacenado en muchos formatos diferentes, pero poder extraer inteligencia de datos no estructurados es uno de los avances más significativos que permite.
Para generar información, los motores de consulta tradicionales se basan en consultas estructuradas y fuentes de datos, como bases de datos relacionales. Los usuarios deben formular consultas precisas utilizando lenguajes como SQL, y los resultados se limitan a formatos de datos predefinidos.
Por el contrario, los motores de consulta de IA pueden procesar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los formatos de datos no estructurados más comunes son los archivos PDF, los archivos de registro, las imágenes y los vídeos, y se almacenan en almacenes de objetos, servidores de archivos y sistemas de archivos paralelos. Los agentes de IA se comunican con los usuarios y entre ellos mediante lenguaje natural. Esto les permite interpretar la intención del usuario, incluso cuando es ambigua, accediendo a diversas fuentes de datos. Estos agentes pueden ofrecer resultados en un formato conversacional, de modo que los usuarios puedan interpretar los resultados.
Esta capacidad permite obtener más información e inteligencia de cualquier tipo de datos, no solo de aquellos que encajan perfectamente en filas y columnas.
Por ejemplo, empresas como DataStax y NetApp están construyendo plataformas de datos de IA que permiten a sus clientes tener un motor de consulta de IA para sus aplicaciones de próxima generación.
Características principales de los motores de consulta de IA
Los motores de consulta de IA poseen varias capacidades cruciales:
- Manejo de diversos tipos de datos: los motores de consulta de IA pueden acceder y procesar varios tipos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de múltiples fuentes, incluidos texto, PDF, imágenes, videos y tipos de datos especiales.
- Escalabilidad : los motores de consulta de IA pueden manejar de manera eficiente datos a escala de petabytes, lo que hace que todo el conocimiento empresarial esté disponible para las aplicaciones de IA rápidamente.
- Recuperación precisa : los motores de consulta de IA proporcionan incrustación de alto rendimiento y alta precisión , búsqueda vectorial y reclasificación de conocimiento de múltiples fuentes.
- Aprendizaje continuo : los motores de consulta de IA pueden almacenar e incorporar comentarios de aplicaciones impulsadas por IA, creando un volante de datos de IA en el que los comentarios se utilizan para refinar los modelos y aumentar la eficacia de las aplicaciones a lo largo del tiempo.
La generación aumentada por recuperación es un componente de los motores de consulta de IA. RAG utiliza el poder de los modelos de IA generativos para actuar como una interfaz de lenguaje natural para los datos, lo que permite que los modelos accedan e incorporen información relevante de grandes conjuntos de datos durante el proceso de generación de respuestas.
Con RAG, cualquier empresa u otra organización puede convertir su información técnica, manuales de políticas, videos y otros datos en bases de conocimiento útiles. Un motor de consulta de IA puede entonces basarse en estas fuentes para respaldar áreas como las relaciones con los clientes, la capacitación de los empleados y la productividad de los desarrolladores.
Se encuentran en investigación y desarrollo técnicas adicionales de recuperación de información y formas de almacenar conocimiento, por lo que se espera que las capacidades de un motor de consulta de IA evolucionen rápidamente.
El impacto de los motores de consulta de IA
Al utilizar motores de consulta de IA, las empresas pueden aprovechar al máximo el poder de los agentes de IA para conectar a sus fuerzas de trabajo con grandes cantidades de conocimiento empresarial, mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas generadas por IA, procesar y utilizar fuentes de datos previamente sin explotar y crear volantes de IA impulsados por datos que mejoren continuamente sus aplicaciones de IA.
Algunos ejemplos incluyen un asistente virtual de IA que brinda experiencias de servicio al cliente personalizadas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, un agente de IA para buscar y resumir videos, un agente de IA para analizar vulnerabilidades de software o un asistente de investigación de IA.
Al cerrar la brecha entre los datos sin procesar y las aplicaciones impulsadas por IA, los motores de consulta de IA crecerán y desempeñarán un papel crucial a la hora de ayudar a las organizaciones a extraer valor de sus datos.
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- IDC, Pronóstico global de DataSphere, 2024.
NVIDIA Blog. S de N. Traducido al español
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