Las bases de datos vectoriales permiten a las empresas adaptar de forma rentable y sostenible modelos de lenguajes grandes de propósito general para uso específico de la organización.
Traducido de Cómo curar las debilidades de LLM con bases de datos vectoriales , autor Naren Narendran.
Durante años, la gente ha especulado sobre el impacto potencial de la inteligencia artificial en las empresas. Ahora, estamos viendo empresas de diferentes industrias que comienzan a aprovechar los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la inteligencia artificial generativa (GenAI). McKinsey cree que la economía global podría beneficiarse hasta 4,4 billones de dólares con la adopción de GenAI , haciendo que el uso de IA y LLM sea más atractivo que nunca.
Los LLM disponibles en el mercado son atractivos porque son una forma relativamente fácil de incorporar inteligencia artificial general en las estructuras organizacionales. Sin embargo, LLM tiene un inconveniente importante que puede compensar los beneficios potenciales: la falta de experiencia en un dominio específico. En casos de uso sencillos, esto puede no ser un problema. Sin embargo, en producción y otros contextos más complejos, el LLM de propósito general puede crear su propio conjunto de desafíos.
A medida que las empresas recurren cada vez más a aplicaciones y herramientas de inteligencia artificial en tiempo real, necesitan ir más allá de estas limitaciones. Quizás se pregunte cómo se puede mejorar un entorno impulsado por la IA de una manera asequible y sostenible. La respuesta son las bases de datos vectoriales , que analizaré en este artículo, el primero de una serie de dos partes.
Limitaciones de LLM para empresas
Antes de sumergirme en el mundo de las bases de datos vectoriales, analizaré tres limitaciones importantes de los LLM disponibles en el mercado.
Datos de entrenamiento obsoletos
Los datos de entrenamiento que ingiere un LLM determinan en última instancia sus capacidades. Esta es una limitación importante porque los datos rara vez son permanentes. En cambio, los datos suelen ser una instantánea de un momento específico, lo que significa que eventualmente pueden volverse irrelevantes o incorrectos.
Los datos antiguos y desactualizados tienen un impacto significativo porque la precisión de las aplicaciones de IA depende completamente de la calidad y actualización de los datos de entrenamiento.
Falta de contexto específico de la organización
Los datos de formación para LLM disponibles provienen de diferentes fuentes públicas y privadas. Estos datos confieren a LLM todas sus funciones. Lo preocupante para las empresas es que los LLM genéricos carecen de un contexto específico de la organización. Esto se debe a que ningún LLM existente aprovecha datos propietarios específicos de una empresa en particular, lo que significa que no se reconocerán varios contextos únicos.
Ilusión de inteligencia artificial
La confianza es tanto una fortaleza como una debilidad de LLM. Tienen la asombrosa habilidad de responder preguntas con absoluta certeza, incluso si sus respuestas son completamente incorrectas. Este fenómeno, conocido como alucinación por IA , puede generar resultados inexactos, ridículos o potencialmente peligrosos.
Para las empresas cuya credibilidad y eficiencia operativa dependen de un LLM sólido y de alta calidad, la ilusión de la IA representa una amenaza importante. Y dado que los LLM disponibles siempre corren el riesgo de utilizar datos obsoletos o irrelevantes para el dominio, la amenaza de la ilusión de la IA acecha.
Comprensión de las bases de datos vectoriales: incrustaciones de vectores
Para comprender cómo las bases de datos vectoriales pueden mejorar el LLM y otras aplicaciones de IA en tiempo real, primero describiré lo que contienen.
Una base de datos de vectores es un repositorio indexado de incrustaciones de vectores. Las incrustaciones de vectores son representaciones matemáticas o numéricas de datos en diversas formas, como texto, vídeo, fotografías y audio. Las incrustaciones de vectores proporcionan valor semántico (en lugar de superficial) al convertir datos legibles dispares en secuencias de números. Básicamente, la incrustación de vectores clasifica datos según las relaciones, el contexto y el significado profundo .
En el contexto de LLM, es crucial convertir la semántica compleja en diferentes formatos de datos en representaciones numéricas estandarizadas. Al utilizar lógica y lenguaje matemático, la incrustación de vectores proporciona un mayor grado de precisión de búsqueda y recuperación en datos previamente heterogéneos. Esto ayuda a optimizar la búsqueda, la agrupación, la clasificación y la detección de anomalías. Esto es potencialmente transformador para las empresas, ya que cualquier algoritmo de aprendizaje automático (ML) puede beneficiarse de las incorporaciones de vectores.
Cómo las bases de datos vectoriales mejoran el LLM disponible en el mercado
En los LLM disponibles en el mercado, las incorporaciones de vectores utilizadas durante la capacitación a menudo permanecen inéditas y desconocidas, lo que dificulta evaluar las limitaciones de su comprensión y capacidades. Sin embargo, la mayoría de los LLM tienen capacidades integradas, lo que significa que las empresas pueden inyectarles datos de dominios específicos para abordar las brechas de conocimiento específicas de la organización. Al integrar una base de datos de vectores de LLM complementaria que contiene incrustaciones de vectores de información patentada y otra información específica del dominio en su LLM, las empresas pueden mejorar las soluciones de IA disponibles en el mercado en función de sus necesidades únicas.
Enriquecer y optimizar LLM con bases de datos vectoriales también elimina los riesgos de los productos disponibles en el mercado enumerados anteriormente.
Por ejemplo, las empresas no tienen que preocuparse de que su LLM aproveche datos obsoletos si se pueden agregar periódicamente datos más nuevos y relevantes. Además, al agregar bases de datos vectoriales que contienen datos patentados, las organizaciones pueden reducir significativamente la probabilidad de sufrir alucinaciones por IA.
Los beneficios de la adopción de la IA no serán fáciles. Sin embargo, al comprender y aprovechar la base de datos vectorial LLM, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de potentes aplicaciones de IA en tiempo real.
LLM y bases de datos vectoriales: el camino a seguir
La IA generativa y el LLM están proliferando en diversos campos. Muchas organizaciones están aprovechando estas tecnologías para fortalecer su infraestructura backend, mejorar servicios y productos y convertirse en líderes en sus campos. Si bien los LLM disponibles en el mercado son un buen punto de partida para ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real, están plagados de desafíos y limitaciones. Entre ellos, los principales son los datos de capacitación obsoletos, la falta de contexto específico de la organización y las ilusiones de la IA.
Las bases de datos vectoriales y las incrustaciones son poderosos antídotos para estos desafíos de LLM y pueden mejorar en gran medida la precisión de la búsqueda.
En la Parte 2 de esta serie, exploraré cómo el marco arquitectónico de recuperación de generación aumentada (RAG) puede ayudar a las empresas a agregar bases de datos vectoriales patentadas a sus ecosistemas LLM e IA para abordar las limitaciones de los LLM disponibles en el mercado. *Descubra* cómo la solución de búsqueda vectorial de nivel empresarial de Aerospike__ ofrece una precisión constante a escala.
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