La llegada de la IA generativa (genAI) impulsada por modelos de lenguaje grandes (LLM) en 2022 ha cautivado a los líderes empresariales y a los consumidores cotidianos debido a su potencial revolucionario. A medida que comienza el amanecer de otra nueva era en la tecnología, la fiebre del oro está en marcha para aprovechar la genAI e impulsar la disrupción en los mercados o correr el riesgo de convertirse en víctima de dicha disrupción. Ahora, una amplia gama de proveedores está lanzando al mercado productos y habilitadores de genAI. Esta proliferación de seguidores rápidos deja a los ejecutivos y desarrolladores de software abrumados.
El modelo de documento: perfecto para casos de uso de IA
El éxito no necesariamente equivale a diferenciación, especialmente cuando todos tienen acceso a las mismas herramientas. En este entorno, la clave para la diferenciación en el mercado es superponer sus propios datos exclusivos a genAI y LLM. Los documentos, el modelo de datos subyacente de MongoDB Atlas, le permiten combinar sus datos patentados con conocimientos basados en LLM de maneras que los modelos de datos tabulares anteriores no podían hacerlo, liberando el potencial para experiencias verdaderamente diferenciadoras impulsadas por IA.
La forma de hacerlo es transformando sus datos propietarios (estructurados y no estructurados) en incrustaciones de vectores, que capturan el significado semántico y la información contextual de los datos, haciéndolos adecuados para diversas tareas como clasificación de texto, traducción automática, análisis de sentimientos y más.
Con las incrustaciones de vectores, puedes desbloquear fácilmente un mundo de posibilidades para tus modelos de IA. Las incrustaciones de vectores proporcionan codificaciones numéricas que capturan la estructura y los patrones de sus datos. Esta representación semánticamente rica hace que los cálculos de relaciones y similitudes entre objetos sean muy sencillos, lo que le permite crear aplicaciones potentes que antes no eran posibles.
Una plataforma para construir con IA
La capacidad de MongoDB para ingerir y procesar rápidamente datos de clientes de diversas fuentes permite a las organizaciones crear una vista unificada y en tiempo real de sus clientes, lo cual es valioso cuando se impulsan soluciones genAI como chatbot y experiencias de servicio al cliente de preguntas y respuestas (QA). MongoDB Vector Search es una forma rápida y sencilla de crear búsqueda semántica y aplicaciones basadas en IA mediante la integración de la base de datos operativa y el almacén de vectores en una plataforma única, unificada y totalmente administrada.
En lugar de crear una red enmarañada de tecnologías de cortar y pegar para sus nuevas experiencias impulsadas por la IA, la plataforma de datos para desarrolladores MongoDB Atlas proporciona un enfoque simplificado para llevar esas experiencias al mercado de forma rápida y eficiente, simplificando los modelos operativos y de seguridad, la gestión de datos, trabajo de integración y duplicación de datos manteniendo bajos los costos y el riesgo.
Con MongoDB Atlas en el centro de sus aplicaciones impulsadas por IA, puede beneficiarse de una plataforma unificada que combina lo mejor de los servicios de datos operativos, analíticos y genAI para crear sistemas inteligentes y confiables diseñados para mantenerse sincronizados con los últimos desarrollos y escalar. con las demandas de los usuarios y mantener los datos seguros y con buen rendimiento.
Casos de uso de IA en el mundo real
Gradient es una empresa de inteligencia artificial fundada por ex líderes de equipos de inteligencia artificial en Google, Netflix y Splunk. La empresa permite a las empresas crear aplicaciones de IA personalizadas rentables y de alto rendimiento al proporcionar una plataforma para que las empresas creen, personalicen e implementen soluciones de IA personalizadas. Gradient utiliza LLM e incrustaciones de vectores de última generación combinados con MongoDB Atlas Vector Search para almacenar, indexar y recuperar datos vectoriales de alta dimensión, y LlamaIndex para la integración de datos.
Juntos, Atlas Vector Search y LlamaIndex alimentan los modelos básicos con datos empresariales patentados y actualizados en tiempo real. Gradient diseñó su plataforma para utilizar la generación aumentada de recuperación (RAG), un enfoque poderoso en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que combina la recuperación de información y la generación de texto, para mejorar la velocidad de desarrollo hasta 10 veces al eliminar la necesidad de infraestructura, configuración o integración. Conocimiento profundo sobre las arquitecturas de recuperación.
En otro ejemplo, un centro médico y quirúrgico clasificado a nivel nacional, Flagler Health, está utilizando sofisticadas técnicas de inteligencia artificial para procesar, sintetizar y analizar rápidamente los registros de salud de los pacientes para ayudar a los médicos a tratar a pacientes con condiciones de dolor avanzado. Esto permite a los equipos médicos tomar decisiones bien informadas, lo que da como resultado mejores resultados para los pacientes con una tasa de precisión superior al 90 % en la identificación y el diagnóstico de los pacientes.
A medida que la empresa desarrolló sus ofertas, identificó la necesidad de realizar búsquedas de similitudes en los registros de los pacientes para coincidir con las condiciones. Los ingenieros de Flagler identificaron la necesidad de una base de datos vectorial, pero descubrieron que los sistemas independientes eran ineficientes. Decidieron utilizar MongoDB Atlas Vector Search. Esta plataforma integrada permite a la organización almacenar todos los datos en una única ubicación con una interfaz unificada, facilitando un acceso rápido y una consulta de datos eficiente.
Para obtener más información sobre cómo Atlas Vector Search le permite crear incrustaciones de vectores adaptadas a sus necesidades (utilizando el modelo de aprendizaje automático de su elección, incluido OpenAI, Hugging Face y más) y almacenarlas de forma segura en Atlas, descargue nuestro documento técnico. Incorporación de IA generativa y búsqueda avanzada en sus aplicaciones con MongoDB.
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