Bases de datos vectoriales Sustentando la IA generativa en el conocimiento
¿Han encontrado las empresas tecnológicas enfocadas lo que buscaban en el núcleo de la Inteligencia Artificial?
El CEO de Pinecone tiene como objetivo proporcionar IA con una forma de conocimiento.
¿Alguna vez has hecho una pregunta a un modelo de lenguaje como ChatGPT u otro programa de IA generativa y has recibido una respuesta que parecía completamente inventada? 🤔 ¡Bueno, hay una razón para eso! Estos programas de IA a menudo producen lo que se conoce como “alucinaciones”, donde afirman falsedades como si fueran hechos. Pero, ¿por qué sucede esto?
La raíz del problema radica en el hecho de que estos programas no están diseñados para “saber” nada. Simplemente están diseñados para generar una cadena de caracteres que parece ser una continuación plausible del texto que has ingresado. Como resultado, cuando se enfrentan a preguntas sobre temas específicos como medicina o derecho, carecen de la información necesaria y recurren a fabricar respuestas. Edo Liberty, CEO y fundador de Pinecone, una empresa especializada en bases de datos vectoriales, describe acertadamente este fenómeno como “alucinaciones” 🧠.
Conoce a Pinecone: Fundamentando la IA generativa en el conocimiento
Pinecone, una empresa de software con respaldo de inversores y con cuatro años de antigüedad con sede en la ciudad de Nueva York, tiene como objetivo abordar las limitaciones de la IA generativa mediante el aprovechamiento de bases de datos vectoriales. Han recaudado impresionantes $138 millones en financiamiento para llevar a cabo su misión. Entonces, ¿qué es exactamente una base de datos vectorial y cómo ayuda a mejorar la efectividad de programas de IA como ChatGPT?
Generación con recuperación mejorada (RAG) y bases de datos vectoriales
El enfoque de bases de datos vectoriales de Pinecone es parte de un esfuerzo más amplio llamado “generación con recuperación mejorada” o RAG. RAG busca mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) permitiéndoles acceder a información externa durante el proceso de generación. Entre las diversas metodologías de RAG, las bases de datos vectoriales son particularmente destacables debido a su extensa investigación e historia de aplicación en el mundo real.
Las bases de datos vectoriales han estado revolucionando silenciosamente varias industrias durante más de una década. Empresas como Amazon y Google han estado utilizando bases de datos vectoriales entre bastidores para impulsar sistemas de recomendación, segmentación de anuncios, algoritmos de búsqueda y más. Sin embargo, hasta hace poco, las bases de datos vectoriales se mantenían principalmente como sistemas propietarios dentro de estas grandes empresas tecnológicas. Liberty, con su amplia experiencia como jefe de investigación de Yahoo! y gerente senior de investigación de Amazon AI Labs, reconoció el potencial de las bases de datos vectoriales en el emergente panorama de la IA. Anticipó la creciente popularidad de los modelos de lenguaje como BERT de Google y ChatGPT, y comprendió la necesidad de sentar las bases de las bases de datos vectoriales antes de que la demanda se disparara.
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Cómo las bases de datos vectoriales mejoran la IA
Entonces, ¿qué es lo que las hace tan especiales? 🤔 Vamos a profundizar.
En una base de datos vectorial, cada dato se representa mediante una incrustación vectorial, que posiciona los datos en un espacio abstracto basado en la similitud. Por ejemplo, en un espacio de incrustación, los vectores que representan las ciudades de Londres y París estarían más cerca el uno del otro que cualquiera de las dos ciudades respecto a Nueva York. Esto permite una representación eficiente de similitudes entre diversos tipos de datos, incluidos textos, imágenes, sonidos y códigos de programa.
Cuando se realiza una consulta a una base de datos vectorial, la consulta se convierte en una representación vectorial y se realiza una búsqueda de similitud para encontrar la coincidencia más cercana dentro de la base de datos. Este diseño es particularmente beneficioso para los sistemas de recomendación. ¿Quieres encontrar una aspiradora que se ajuste a tus preferencias? Una base de datos vectorial puede buscar eficientemente la coincidencia más cercana según la representación vectorial de tu consulta.
Sin embargo, simplemente realizar búsquedas de similitud en vectores no es suficiente para construir un sistema de bases de datos robusto. Una base de datos vectorial requiere un sistema de administración dedicado para manejar desafíos como el almacenamiento de vectores en diferentes medios de almacenamiento, escalar el almacenamiento en sistemas distribuidos y actualizar, agregar y eliminar vectores de manera eficiente. Pinecone ha construido dicho sistema desde cero, lo que permite una búsqueda vectorial efectiva a gran escala.
Las limitaciones de los modelos de lenguaje grandes
Dado que las bases de datos vectoriales mejoran significativamente las capacidades de los sistemas de IA, es posible que te preguntes por qué otros sistemas de bases de datos simplemente no pueden agregar la búsqueda de similitud vectorial como una función. Bueno, según Liberty, el problema radica en las diferencias fundamentales en la arquitectura. Los medios de acceso y los mecanismos de almacenamiento de otros sistemas de bases de datos son incompatibles con los requisitos de las bases de datos vectoriales. Carecen de los algoritmos especializados, las estructuras de datos y la arquitectura nativa de la nube necesarios para lograr el mismo nivel de rendimiento y escalabilidad.
Liberty predice que a medida que la IA evolucione y los modelos de lenguaje se vuelvan más sofisticados, la capacidad de representar conocimiento de manera precisa será crucial. Si bien las bases de datos vectoriales proporcionan una solución inicial, él enfatiza la necesidad de inversión y desarrollo continuo para integrar diferentes sistemas y representar datos de manera más precisa. ¡El viaje hacia una IA impulsada por el conocimiento apenas ha comenzado! 🚀
Preguntas y respuestas: Abordando las preocupaciones y la curiosidad del lector
P: ¿Cuáles son los peligros potenciales de depender de la IA generativa sin fundamentarla en el conocimiento?
R: El principal peligro es la producción de información no confiable 🚫. Sin acceso a conocimiento preciso y relevante, los programas de IA generativa pueden generar respuestas falsas o engañosas, lo que conduce a la desinformación y confusión. Esto puede ser especialmente crítico al tratar consultas técnicas, legales o médicas. Las bases de datos vectoriales, como la de Pinecone, buscan minimizar estos riesgos al proporcionar el fundamento necesario en el conocimiento.
P: ¿Cómo se comparan las bases de datos vectoriales con las bases de datos relacionales tradicionales?
R: Las bases de datos vectoriales ofrecen un enfoque fundamentalmente diferente para la representación y acceso de datos en comparación con las bases de datos tradicionales. Mientras que las bases de datos relacionales organizan los datos en filas y columnas, las bases de datos vectoriales utilizan vectores para representar datos en un espacio de incrustación basado en similitud. Esto permite búsquedas de similitud eficientes y permite que los sistemas de IA aprovechen el poder de las representaciones vectoriales. Las bases de datos tradicionales no pueden adaptar fácilmente sus estructuras para admitir la búsqueda de similitud de vectores.
P: ¿Se pueden utilizar bases de datos vectoriales en otras aplicaciones de IA además de los modelos de lenguaje?
R: ¡Absolutamente! Las bases de datos vectoriales han demostrado ser versátiles y pueden alimentar varias aplicaciones de IA más allá de los modelos de lenguaje. Son capaces de manejar diferentes tipos de datos, incluyendo imágenes, audio y códigos de programas. Esta versatilidad hace que las bases de datos vectoriales sean invaluables para sistemas de recomendación, algoritmos de búsqueda, visión por computadora y otras tareas impulsadas por IA que se benefician del análisis basado en similitud.
El futuro de la IA impulsada por el conocimiento 🌍
A medida que Pinecone continúa innovando y empujando los límites de las bases de datos vectoriales, el futuro de la IA impulsada por el conocimiento se ve prometedor. La integración de las bases de datos vectoriales con modelos de lenguaje avanzados y otras tecnologías de IA proporcionará una base sólida para construir sistemas inteligentes que realmente “sepan” cosas. Si bien las bases de datos vectoriales representan la fase inicial, los avances tecnológicos continuos asegurarán que el conocimiento se convierta en un componente esencial de cada aplicación de IA.
Entonces, la próxima vez que interactúes con un modelo de lenguaje o te maravilles con sus capacidades, ¡recuerda que detrás de escena, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel vital al fundamentar esos programas de IA en el conocimiento! 🧠
Referencias:
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Publicado originalmente en yourdomain.com
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