InterSystems IRIS® incluye potentes capacidades integradas de IA generativa para crear smart aplications basadas en la búsqueda semántica y la IA generativa, sobre cualquier tipo de datos.
Las capacidades vectoriales son parte nativa del motor de base de datos multimodelo de InterSystems IRIS, junto con JSON, texto completo, objetos, tablas relacionales, clave-valor y otros tipos de datos. Esto permite alimentar aplicaciones de IA con datos estructurados y no estructurados en el mismo motor, sin movimiento de datos. Es más sencillo y eficaz que utilizar una base de datos vectorial dedicada por separado.
Gracias al rendimiento de consulta de baja latencia y la ingestión de alta velocidad, InterSystems IRIS ofrece unas capacidades en tiempo real inigualables. La IA generativa puede aplicarse a los datos en streaming, incluido vídeo y además combinarse con múltiples tipos de datos.
Búsqueda vectorial
Las funciones de búsqueda vectorial integrada de InterSystems IRIS facilitan la búsqueda de datos no estructurados y semiestructurados. Los datos se convierten en vectores (también llamados "incrustaciones") y, a continuación, se almacenan e indexan en InterSystems IRIS para la búsqueda semántica, la generación de recuperación aumentada (RAG), el análisis de texto, el motor de recomendaciones y otros casos de uso.
La búsqueda vectorial incluye un tipo de datos SQL vectorial para almacenar y consultar incrustaciones y funciones integradas para calcular similitudes vectoriales. Estas funciones están integradas en el núcleo de InterSystems IRIS para ofrecer la máxima velocidad, escalabilidad, seguridad y fiabilidad. Las operaciones de datos vectoriales aprovechan la aceleración del hardware (procesamiento vectorial SIMD integrado) para obtener un rendimiento extremo.
Añadir semántica a las aplicaciones
Vector Search permite consultar los datos basándose en la semántica, o significado, en lugar de en los propios datos. Imaginemos un espacio multidimensional en el que cada punto de datos (por ejemplo, frase o registro) corresponde a un vector. Los datos con significados o contextos similares terminan cerca unos de otros en este espacio vectorial.
Con los recientes avances en IA, estos vectores son ahora más capaces de captar el significado de los datos proyectando los de menor dimensión en un espacio de mayor dimensión que contiene más contexto sobre la información. Las incrustaciones vectoriales proporcionan un modelo de significado mucho más preciso.
El primer paso consiste en convertir los datos en incrustaciones vectoriales y almacenarlos como vectores en InterSystems IRIS. A continuación, se puede consultar y encontrar rápidamente datos similares mediante funciones vectoriales. Esto responde a consultas como "mostrarme currículos que coincidan con esta descripción de trabajo" o "encontrar recomendaciones de viaje personalizadas para unas vacaciones de playa en el Caribe basadas en mis preferencias". Esto desbloquea toda una nueva clase de capacidades para las aplicaciones InterSystems IRIS.
Experiencias basadas en IA con RAG
La búsqueda vectorial es compatible con la arquitectura RAG, que está emergiendo rápidamente como la principal forma de superar las limitaciones de los grandes modelos lingüísticos (LLM), como los datos obsoletos, las "alucinaciones" y los límites de tokens .
RAG combina dos pasos: un recuperador que utiliza la búsqueda vectorial para recuperar documentos y datos relevantes de la base de datos, y un generador, el propio LLM, que elabora respuestas contextualmente relevantes en el formato y el tono deseados.
Puede utilizarse información reciente y fidedigna, incluidos los datos de la organización, para generar una respuesta precisa aprovechando el LLM que elija el usuario para comprender la pregunta, redactar la respuesta y añadir información complementaria.
Los desarrolladores pueden aprovechar un amplio ecosistema GenAI, utilizando plataformas, plugins y bibliotecas para crear aplicaciones avanzadas de IA generativa de forma rápida y sencilla, entre las que se incluyen:
- ChatGPT
- Cadena LangChain
- Hugging Face
- Llama2
- LlamaIndex
- Cohere
Orquestación de IA
La proliferación de nuevos servicios GenAI basados en cloud abre nuevas y sorprendentes posibilidades, pero también puede dificultar la creación y gestión de un sistema fiable. La interoperabilidad de InterSystems IRIS permite crear aplicaciones compuestas fácilmente y que además abarcan varios modelos dondequiera que se estén ejecutando. Un editor gráfico de bajo código facilita crear soluciones de IA sin necesidad de programar y las funciones integradas de gestión de API proporcionan protección, publicación y monetización de nuevos servicios impulsados por GenAI.
Las operaciones distribuidas se capturan automáticamente para su auditoría y depuración. La función Visual Trace ofrece a desarrolladores y administradores la posibilidad de rastrear mensajes a lo largo del flujo de orquestación y examinar su contenido. ¿Cómo saber si un problema se debe a un servicio de IA, a los datos que se le proporcionan o a la lógica empresarial utilizada?: utilizando Visual Trace.
Preparado para la empresa
InterSystems IRIS ha demostrado la seguridad de los datos, el cumplimiento y la alta disponibilidad adecuados para aplicaciones empresariales de misión crítica.
La creación de aplicaciones de IA generativa con las capacidades de búsqueda vectorial integradas proporcionan:
- Control total de los datos.
- Elección de LLM, marco de orquestación y marco de agentes.
- Auditoría y trazabilidad completas.
- Ejecutar LLMs localmente, manteniendo los datos sensibles totalmente locales y seguros.
- Aprovechar un enorme ecosistema de servicios de IA, estén donde estén, con total seguridad y fiabilidad.