Data es el combustible de las aplicaciones de inteligencia artificial, pero la magnitud y el alcance de los datos empresariales a menudo hacen que sea demasiado costoso y complicado usarlos de manera efectiva.
Qué es un motor de consulta de IA?
Un motor de consulta de IA es un sistema que conecta las aplicaciones de IA, o agentes de IA, con los datos. Es un componente esencial de la IA agente, ya que actúa como un puente entre la base de conocimiento de una organización y las aplicaciones potenciadas por IA, permitiendo respuestas más precisas y conscientes del contexto.
Los agentes de IA forman la base de un motor de consulta de IA, donde pueden recopilar información y realizar tareas para ayudar a los empleados humanos. Un agente de IA recolectará información de diversas fuentes de datos, planificará, razona y tomará medidas. Los agentes de IA pueden comunicarse con los usuarios o trabajar en segundo plano, donde siempre estará disponible la retroalimentación e interacción humana.
En la práctica, un motor de consulta de IA es un sistema sofisticado que procesa de manera eficiente grandes cantidades de datos, extrae y almacena conocimiento, y realiza búsquedas semánticas sobre ese conocimiento, que puede ser recuperado rápidamente y utilizado por IA.
Los motores de consulta de IA desbloquean la inteligencia en datos no estructurados
El motor de consulta de IA de una empresa tendrá acceso a conocimientos almacenados en diversos formatos, pero la capacidad de extraer inteligencia de datos no estructurados es uno de los avances más destacados que permite.
Para generar información, los motores de consulta tradicionales dependen de consultas estructuradas y fuentes de datos, como bases de datos relacionales. Los usuarios deben formular consultas precisas utilizando lenguajes como SQL, y los resultados están limitados a formatos de datos predefinidos.
En contraste, los motores de consulta de IA pueden procesar datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Los formatos comunes de datos no estructurados son PDFs, archivos de registro, imágenes y vídeos, que 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 utilizando 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, lo que facilita la interpretación de los resultados por parte de los usuarios.
Esta capacidad permite obtener más información e inteligencia de cualquier tipo de dato, no solo de aquellos que se organizan fácilmente en filas y columnas.
Por ejemplo, empresas como DataStax y NetApp están desarrollando plataformas de datos de IA que permiten a sus clientes contar con un motor de consulta de IA para sus aplicaciones de próxima generación.
Características clave de los motores de consulta de IA
Los motores de consulta de IA cuentan con varias capacidades destacadas:
- Manejo diverso de datos: Los motores de consulta de IA pueden acceder y procesar distintos tipos de datos, incluidos datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, incluyendo texto, PDF, imagen, video y tipos de datos especiales.
- Escalabilidad: Los motores de consulta de IA pueden manejar eficientemente datos a escala de petabytes, haciendo que todo el conocimiento empresarial esté rápidamente disponible para las aplicaciones de IA.
- Recuperación precisa: Los motores de consulta de IA ofrecen alta precisión y alto rendimiento en la búsqueda y reordenamiento de conocimientos de múltiples fuentes.
- Aprendizaje continuo: Los motores de consulta de IA pueden almacenar e incorporar retroalimentación de aplicaciones potenciadas por IA, creando un ciclo de retroalimentación en el que se utiliza la retroalimentación para refinar modelos y aumentar la efectividad de las aplicaciones con el tiempo.
La generación aumentada por recuperación es un componente de los motores de consulta de IA. Esta técnica utiliza el poder de los modelos de IA generativa para actuar como una interfaz de lenguaje natural a los datos, permitiendo que los modelos accedan e incorporen información relevante de grandes conjuntos de datos durante el proceso de generación de respuestas.
Utilizando esta técnica, cualquier negocio u organización puede convertir su información técnica, manuales de políticas, vídeos y otros datos en bases de conocimiento útiles. Un motor de consulta de IA puede entonces recurrir a estas fuentes para apoyar áreas como relaciones con clientes, formación de empleados y productividad de desarrolladores.
Técnicas adicionales de recuperación de información y formas de almacenar conocimiento están en investigación y desarrollo, 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
A través de los motores de consulta de IA, las empresas pueden aprovechar plenamente el poder de los agentes de IA para conectar a su fuerza laboral con grandes cantidades de conocimiento empresarial, mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por IA, procesar y utilizar fuentes de datos previamente no explotadas, y crear ciclos de retroalimentación impulsados por datos que mejoren continuamente sus aplicaciones de IA.
Algunos ejemplos incluyen un asistente virtual de IA que ofrece experiencias de servicio al cliente personalizadas, un agente de IA para buscar y resumir vídeos, un agente de IA para analizar vulnerabilidades de software o un asistente de investigación de IA.
Al unir la brecha entre los datos en bruto y las aplicaciones impulsadas por IA, se espera que los motores de consulta de IA desempeñen un papel importante en ayudar a las organizaciones a extraer valor de sus datos.
