¿Qué son las bases de datos vectoriales y cómo funcionan?

Una base de datos vectorial es un tipo de base de datos diseñada para almacenar, gestionar y consultar vectores de alta dimensión que representan datos complejos como imágenes, texto u otra información.

Las bases de datos vectoriales son centrales diseñadas para almacenar, gestionar y consultar datos complejos como imágenes, texto e incluso conceptos abstractos. Pero su verdadero superpoder reside en su capacidad para realizar búsquedas de similitudes a la velocidad del rayo, encontrando agujas en pajares digitales en un abrir y cerrar de ojos.

En un mundo en el que comprender el contexto y encontrar conexiones sutiles puede hacer que la experiencia del usuario sea decisiva, las bases de datos vectoriales se han vuelto indispensables. Son los motores que impulsan las aplicaciones de vanguardia en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas de recomendación.

Esta guía se adentrará en el funcionamiento de las bases de datos vectoriales a la hora de almacenar y recuperar distintos tipos de datos.

En ella se desgrana cómo se almacenan y se recuperan distintos tipos de datos, se exploran sus aplicaciones prácticas y se describe cómo impulsar los esfuerzos empresariales, todo ello reduciendo la carga de trabajo.

Según fuentes de datos de 2023, el 42 % de las empresas encuestadas afirman utilizar la IA en sus negocios y un 40 % adicional de los encuestados afirman estar explorando la IA. Esta tecnología cambia las reglas del juego a la hora de encontrar patrones útiles en los datos y ahorra a las empresas el tiempo necesario para establecer conexiones rentables. Sin embargo, no puede hacer todo el trabajo por sí sola.

Aquí es donde brillan las bases de datos vectoriales. Son el motor de numerosos algoritmos de machine learning y desempeñan un papel crucial en todos los ámbitos, desde la IA tradicional hasta los modelos generativos más avanzados. Al añadir contenido a una base de datos vectorial, no sólo se almacenan datos, sino que se alimenta a un sistema que aprende y evoluciona con la empresa. Pero la belleza de las bases de datos vectoriales va más allá del machine learning. Desbloquean un mundo de posibilidades, desde potenciar las capacidades de búsqueda hasta facilitar experiencias de cliente hiper-personalizadas.

En pocas palabras, una base de datos vectorial es una colección de datos convertidos y almacenados en conjuntos de números (vectores). Esto facilita la manipulación matemática de este contenido. Como las máquinas no interactúan con el mundo como los seres humanos, perciben los datos como un conjunto de números.

Los algoritmos que permiten las bases de datos vectoriales dan a los programas de IA la capacidad de encontrar patrones en los contenidos. Estos patrones son la base del aprendizaje contextual que se experimenta si se interactúa con un sistema de IA. Con más contenidos de calidad a lo largo del tiempo, los programas de IA son capaces de encontrar correlaciones ocultas, hacer predicciones y generar o resumir contenidos de forma notable.

En las aplicaciones de reconocimiento de imágenes basadas en IA, estas pueden codificarse como vectores de alta dimensión. Una base de datos vectorial puede ayudar a encontrar rápidamente imágenes visualmente similares a una imagen de consulta comparando los vectores que representan estas imágenes. Esto es mucho más rápido y preciso que comparar imágenes píxel a píxel.

En PNL, los vectores pueden representar palabras, frases o incluso documentos enteros. Una base de datos vectorial facilita encontrar textos semánticamente similares, aunque no contengan exactamente las mismas palabras. Esta capacidad es fundamental para aplicaciones como motores de búsqueda, chatbots y sistemas de recomendación, en los que comprender el significado de las palabras es más importante que la mera coincidencia de palabras clave. También es importante para el uso eficaz de la IA generativa en muchos sistemas.

Las bases de datos vectoriales también permiten técnicas de búsqueda avanzadas como la búsqueda híbrida y el soporte de patrones de Retrieval-Augmented Generation (RAG). La búsqueda híbrida combina la búsqueda tradicional basada en palabras clave con la búsqueda por similitud vectorial, ofreciendo una potente forma de mejorar la relevancia y la precisión de la búsqueda.

Los patrones RAG, por su parte, utilizan bases de datos vectoriales para mejorar las capacidades de los grandes modelos lingüísticos, proporcionándoles información relevante y actualizada procedente de sus propias fuentes de datos.

Tanto las bases de datos vectoriales como las relacionales tienen una estructura similar. Ambos son componentes vitales de la gestión de bases de datos, pero tienen objetivos finales diferentes.

Las bases de datos relacionales se centran en un enfoque coherente y estructurado de los datos. Funcionan de forma similar a una hoja de cálculo y ayudan a mantener los datos organizados con filas y columnas sencillas. Cada fila actúa como su propio registro, mientras que cada columna proporcionará atributos adicionales. Por ejemplo, una fila de una base de datos relacional podría corresponder a "ropa de hombre". Una columna proporcionará información más específica, como "chaquetas" o "calcetines".

Una base de datos vectorial es sencilla -almacena largas cadenas de números-, pero el comportamiento en los sistemas es más abstracto. Dado que las codificaciones vectoriales pueden representar significados, los vectores aportan matices emocionales y contextuales.

Si una base de datos relacional se parece más a una hoja de cálculo, ayuda pensar en una base de datos vectorial como en una web. Los sistemas de gestión de datos que buscan relaciones sutiles y convincentes entre los datos se benefician de la codificación de los datos como vectores y del uso de bases de datos vectoriales.

Teniendo en cuenta el ejemplo anterior, una base de datos relacional puede almacenar información sobre ropa de hombre y mantener relaciones como chaquetas y pantalones del mismo color, pero no encontrará estas relaciones a menos que estén explícitamente en los datos. Una base de datos vectorial permite contextualizar, por ejemplo, entender que las blusas y las camisas están relacionadas, o que la gente que compra zapatos puede querer comprar también calcetines.

Además, una base de datos vectorial puede inferir relaciones más matizadas. Por ejemplo, podría reconocer que un cliente que suele comprar ropa de negocios podría estar interesado en maletines de cuero o relojes de alta gama, aunque estos artículos no estén categorizados explícitamente como ropa de negocios.

También puede entender las tendencias estacionales, sugiriendo chaquetas ligeras en primavera a alguien que compró abrigos en invierno, sin necesidad de reglas explícitas para cada combinación temporada-artículo. Esta comprensión contextual hace posibles sistemas de recomendación y funcionalidades de búsqueda más sofisticados, lo que permite a las empresas ofrecer una experiencia de compra más personalizada e intuitiva.

Las bases de datos vectoriales pueden alimentar programas de machine learning para ofrecer mejores experiencias en línea. Pueden recomendar determinadas prendas o sugerir descuentos puntuales inspirados en la actividad del cliente.

Las bases de datos tradicionales no son sólo relacionales. Por ejemplo, existe una clase de bases de datos "NoSQL", que son intrínsecamente no relacionales. Las bases de datos vectoriales y las bases de datos NoSQL son muy similares a simple vista. Ambas utilizan una base no relacional y proporcionan una escalabilidad sin precedentes para las empresas.

Sin embargo, las bases de datos NoSQL están sintonizadas para trabajar con documentos y estructuras como JSON, y las bases de datos vectoriales están sintonizadas para trabajar con largas series de números en combinaciones. La manipulación y comparación de vectores requiere un uso matemático intensivo, y no es algo que se les dé bien a las bases de datos NoSQL tradicionales.

En la práctica, existen usos importantes para el almacenamiento y la manipulación relacional, documental y vectorial en las bases de datos, y los sistemas tienden a utilizar más de uno de estos modelos y a utilizarlos juntos.

Una base de datos vectorial es una aplicación digital que almacena diversas formas de información en largos conjuntos de números conocidos como "vectores". Cada objeto de datos adopta una representación numérica denominada "incrustación vectorial".

A continuación se exponen preguntas habituales en torno a las bases de datos vectoriales y la búsqueda vectorial.

Una incrustación vectorial, o vector embedding, es una representación numérica de datos como palabras, imágenes u otras entidades, en forma de vector de alta dimensión. La mayoría de los vectores utilizados con incrustaciones tienen cientos o miles de dimensiones y cada dimensión tiene un número.

Esta incrustación captura la información semántica o estructural de los datos, lo que permite realizar comparaciones y búsquedas de similitud eficientes. Habitualmente se utiliza en el machine learning y en la inteligencia artificial para convertir datos complejos en un formato que los ordenadores puedan procesar y analizar fácilmente.

Imaginemos que tenemos tres palabras: "rey", "reina" y "marido". Una incrustación vectorial convierte estas palabras en listas de números (vectores) que captan sus significados de forma comprensible para los ordenadores. Por ejemplo:

• "rey" podría representarse como [0,8, 0,6, 0,9, .....]
• "reina" podría representarse como [0,8, 0,6, 0,8, .....]
• "marido" podría representarse como [0,7, 0,4, 0,9, ......]

En estos vectores, la forma de calcular los números refleja similitudes y diferencias de significado. Aquí, "rey" y "reina" tienen vectores similares porque son palabras relacionadas, mientras que "marido" tiene un vector ligeramente diferente que está más cerca de "rey" que de "reina".

Esto ayuda a los ordenadores a realizar tareas como encontrar palabras y frases con significados similares o entender las relaciones entre palabras. Las incrustaciones vectoriales son vitales para analizar conjuntos masivos de datos no estructurados y semiestructurados. La distancia entre cada vector ayuda a las máquinas a comprender la similitud -o disimilitud- de los datos entre sí.

Cuantas más dimensiones tenga la incrustación vectorial, más matices podrá extraer una máquina de los datos codificados. Todo, desde palabras sueltas a largas páginas web, se transforma en vectores para su almacenamiento en bases de datos vectoriales y su uso en algoritmos basados en vectores. Muchas herramientas de IA se basan en vectores e incrustaciones vectoriales y no pueden funcionar sin ellos. La organización de todas estas incrustaciones vectoriales se realiza con ayuda de "vectores de alta dimensión

".

Más información sobre Vector Embedding

Los vectores de alta dimensión son listas de números que tienen muchos elementos. Cada uno representa un rasgo o característica diferente de los datos que describen. Estos vectores existen en un espacio de alta dimensión, lo que significa que pueden tener docenas, cientos o incluso miles de dimensiones, dependiendo de la complejidad de los datos. Por ejemplo, un vector de alta dimensión podría representar los diversos atributos de una imagen, como el color, la textura y la forma, y cada dimensión capturaría un aspecto diferente de estos atributos.

En el machine learning y el análisis de datos, los vectores de alta dimensión se utilizan para encapsular información compleja de una forma estructurada que permita un cálculo y un análisis eficientes. Los atributos menores también se capturan más fácilmente con vectores de alta dimensión, lo que añade complejidad más allá de los simples hechos.

Aunque base de datos vectorial y búsqueda vectorial son términos similares, su principal diferencia radica en la función y el proceso de cada uno. Una base de datos vectorial es toda una solución de gestión de datos, mientras que la búsqueda vectorial es un tipo de herramienta de búsqueda semántica.

Al realizar una búsqueda vectorial, el vector consultado se comparará con una gran colección de vectores en un intento de encontrar similitudes. Esta acción se denomina a veces búsqueda de similitudes. A diferencia de las bases de datos tradicionales, aquí el objetivo es encontrar coincidencias similares en poco tiempo. La base de datos es el lugar donde se realiza la búsqueda de vectores. Gracias a la indexación, las empresas cuentan con una búsqueda de similitudes ultrarrápida que ahorra trabajo a la hora de analizar los datos.

La indexación en una base de datos vectorial es el proceso de organizar y estructurar los vectores almacenados para permitir una recuperación eficiente y rápida de los datos durante las búsquedas de similitud.

La indexación proporciona, básicamente, una forma mucho más rápida de recuperar y comparar información que iterar a través de todos los diferentes vectores. Cuando se tienen miles de millones de vectores, esto es esencial.

Las bases de datos vectoriales incorporan distintos tipos de índices y a menudo ofrecen a los desarrolladores la posibilidad de añadir otros nuevos. Dado que uno de los principales usos de las bases de datos vectoriales es comenzar con un vector y encontrar qué otros vectores están más próximos a él, es importante comprender y comprobar los índices y algoritmos utilizados a la hora de seleccionar una base de datos vectorial.

Los modelos de distancia más comunes son los siguientes Distancia euclidianay Similitud coseno. La distancia euclidiana es la distancia en línea recta entre dos puntos cualesquiera en un espacio multidimensional. Se trata de una métrica sencilla y fácil de entender. En cambio, la similitud del coseno se basa en los ángulos entre dos vectores. Matemáticamente hablando, compara la orientación de los vectores en lugar de la magnitud y es realmente útil en el análisis de textos donde el número de dimensiones es elevado. Uno de los inconvenientes de estas métricas es que requieren mucho cálculo y pueden ser lentas.

Resulta que encontrar approximately the nearest neighbors puede ser mucho más rápido y casi igual de bueno. Si la base de datos vectorial incluye la búsqueda Approximately Nearest Neighbor (algoritmo ANN), es señal de que funcionará bien a gran escala sin apenas cambios de calidad con respecto a los resultados de similitud por coseno.

La preocupación de las empresas para seguir el ritmo Según un estudio reciente, a alrededor del 43 % de los responsables de TIles preocupa que su infraestructura no sea capaz de gestionar las futuras demandas de datos.

¿De que ventajas disfrutarán las empresas al cambiar a bases de datos vectoriales?

Dado que las bases de datos vectoriales están diseñadas para manejar grandes conjuntos de datos, se pueden ampliar más fácilmente. Las empresas que utilizan aplicaciones de machine learning de mayor tamaño disfrutarán de la posibilidad de crecer sin cambiar a una nueva base de datos.

Las empresas se mueven a la velocidad de la luz (los datos, también). Las bases de datos vectoriales ofrecen procesamiento en tiempo real para acortar los tiempos de respuesta ante consultas. Este eficaz sistema de tratamiento de datos facilita la toma de decisiones rápidas en el día a día. Esto es especialmente útil para sectores ágiles que necesitan tiempos de respuesta más rápidos, como la sanidad o el transporte marítimo.

Cuando los datos adoptan varias formas, se necesita una base de datos lo suficientemente adaptable como para clasificarlos todos. Las bases de datos vectoriales son capaces de manejar tanto datos multimedia como no estructurados para la empresa. Para aclarar: los datos no estructurados son cualquier cantidad de datos que no estén organizados ni almacenados en un formato de base de datos. En otras palabras, este término se refiere a cualquier colección de archivos de texto, imagen o vídeo que deban convertirse en un conjunto de datos útil.

Un motor de búsqueda tradicional intentará encontrar una coincidencia exacta con lo que se está consultando. Una base de datos vectorial ofrece un enfoque más sutil y matizado para proporcionar resultados similares, pero no exactos. Este enfoque ofrece un nivel de precisión diferente . Con la ayuda de una base de datos vectorial, se obtienen resultados de consulta basados en métricas de similitud. Las métricas de similitud ofrecen una visión más profunda de las conexiones y los patrones de los conjuntos de datos.

Este nivel de sofisticación es uno de los pocos detalles que separan la búsqueda vectorialde las bases de datos relacionales tradicionales.

Un enfoque personalizado es esencial para las operaciones únicas de la empresa. Una base de datos vectorial es una de las herramientas más prácticas para una experiencia de búsqueda personalizada gracias a su enfoque sutil. Estas herramientas, además, no solo benefician a la empresa, sino también a sus clientes. Los sistemas de personalización y recomendación son un complemento muy popular en los procesos de compra en línea de los clientes. Por ejemplo, el comercio electrónico utiliza regularmente bases de datos vectoriales para ofrecer recomendaciones inteligentes a los visitantes del sitio.

Estas bases de datos se adaptan a su comportamiento para confeccionar recomendaciones basadas en su actividad diaria o sus compras anteriores.

Aunque las bases de datos vectoriales son increíblemente útiles para las empresas que necesitan escalar, no son para todo el mundo. Antes de hacer el cambio, es preciso tener en cuenta los siguientes obstáculos.

Las bases de datos tradicionales pueden tener un alcance más limitado, pero también son más fáciles de implantar. Uno de los mayores obstáculos de las bases de datos vectoriales es la complejidad de su implantación y mantenimiento a largo plazo.

No sólo hay que encontrar servidores óptimos para la base de datos vectoriales, sino que también hay que pasar por el proceso de importación de los datos. También es necesario averiguar qué edición de la base de datos vectorial se adapta mejor al negocio.

Tanto si se decide utilizar un servicio de base de datos vectorial como un modelo de código abierto, la curva de aprendizaje será más elevada. Las bases de datos vectoriales son sistemas de gestión de bases de datoscuyo alcance crece constantemente.

Algunas empresas pueden estar preocupadas por su capacidad para seguir el ritmo de los cambios y adiciones a las bases de datos vectoriales. Del mismo modo, es posible que otras empresas no quieran invertir en los mayores costes operativos que supone adentrarse en el mundo de las bases de datos vectoriales.

Ahora, con una perspectiva más amplia de las bases de datos vectoriales, echemos un vistazo a sus aplicaciones de uso más común. Ya conocemos sus ventajas para el machine learning , pero ése es sólo uno de los muchos resultados finales.

Manejo habitual de grandes volúmenes de imágenes, gifs y videos Las bases de datos vectoriales son de gran ayuda a la hora de organizar el trabajo. Se puede elegir modelos de bases de datos vectoriales en función de los tipos de datos que más maneje la organización o de las técnicas de indexación que se prefieran. Por ejemplo, se puede elegir una base de datos vectorial de imágenes si se suelen manejar imágenes estáticas. Si se hace una mezcla de audio, imágenes y vídeo, se puede hacer una base de datos vectorial multimedia en su lugar.

La base de datos vectorial también es capaz de recomendar imágenes o vídeos específicos basados en un vector de consulta. Esta función puede ser increíblemente útil para tareas como el reconocimiento facial o las campañas de marketing de contenidos.

Uno de los recursos más eficaces que las empresas necesitan en su arsenal son las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). No basta con hacer coincidir una consulta: hay que entender la semántica y el sentimiento.

Las bases de datos vectoriales son muy adecuadas para las tareas de PLN de los programas de IA. Facilitan, tanto a las empresas como a la IA, la búsqueda de conexiones lógicas y sutiles entre los datos. Con la ayuda de la indexación y la recuperación rápida, estas bases de datos proporcionan una visión en poco tiempo. Por ejemplo, la base de datos de vectores es un complemento imprescindible para implantar un chatbot en la empresa. Los chatbots rinden mejor cuando se apoyan en grandes modelos lingüísticos.

Siempre que necesite trazar el progreso del negocio, las bases de datos vectoriales acelerarán los resultados. Estos sistemas de bases de datos son útiles para el análisis de grafos con funciones como el reconocimiento de comunidades y la predicción de conexiones.

Una de las ventajas menos conocidas de una base de datos de vectores es la reducción del riesgo de fraude. Dado que las bases de datos vectoriales son tan útiles para encontrar conexiones en los datos, también pueden detectar contradicciones.

Esta función es vital para detectar rápidamente actividades inusuales y tomar medidas inmediatas. La base de datos de vectores también puede ayudar con detalles como el análisis del tráfico de red y las actuales medidas de ciberseguridad.

La búsqueda híbrida es una técnica avanzada que combina los puntos fuertes de la búsqueda tradicional, basada en palabras clave, con la comprensión semántica que proporciona la búsqueda vectorial. Este planteamiento ofrece varias ventajas:

1. Mayor relevancia: al tener en cuenta tanto las coincidencias exactas de las palabras clave como la similitud semántica, la búsqueda híbrida puede ofrecer resultados más precisos y contextualmente relevantes.
2. Tratamiento de casos extremos: puede hacer frente con eficacia a situaciones en las que la búsqueda por palabras clave o la búsqueda vectorial por sí solas podrían quedarse cortas.
3. Flexibilidad: la búsqueda híbrida permite ajustar el equilibrio entre la concordancia de palabras clave y la concordancia semántica en función de casos de uso específicos.

La implementación de la búsqueda híbrida con una base de datos vectorial suele implicar:

• Realizar tanto una búsqueda por palabras clave como una búsqueda por similitud vectorial
• Combinación y clasificación de los resultados mediante un algoritmo de puntuación personalizado
• Ajuste de la ponderación de los resultados de la búsqueda por palabras clave frente a la búsqueda por vectores, en función de los requisitos específicos de la aplicación

RAG es una arquitectura de IA que mejora los grandes modelos lingüísticos (LLM) proporcionándoles información relevante recuperada de una base de conocimientos, a menudo almacenada en una base de datos vectorial.

Este enfoque aborda varias limitaciones de los LLM tradicionales:

1. Información actualizada: RAG permite a los LLM acceder a información actual, superando la limitación de los modelos entrenados en conjuntos de datos estáticos.
2. Conocimiento específico del dominio: al recuperar información de las propias fuentes de datos de la organización, RAG facilita que los LLM aprovechen el conocimiento específico del dominio.
3. Reducción de las alucinaciones: Proporcionar un contexto relevante ayuda a minimizar la probabilidad de que el modelo genere información falsa o incoherente.

La implementación de RAG con una base de datos vectorial suele implicar:

1. Indexación de la base de conocimientos en una base de datos vectorial
2. Para cada consulta de usuario:
   
   • Generación de una incrustación vectorial de la consulta
   • Uso de la base de datos vectorial para recuperar información relevante
   • Proporcionar esta información como contexto al LLM junto con la consulta del usuario
3. A continuación, el LLM genera una respuesta basada tanto en su conocimiento preentrenado como en el contexto recuperado

Las bases de datos vectoriales desempeñan un papel crucial en los patrones RAG al permitir una recuperación rápida y precisa de la información relevante, lo que resulta esencial para mantener el rendimiento en tiempo real esperado en la mayoría de las aplicaciones.

Al aprovechar estas técnicas avanzadas, las empresas pueden crear aplicaciones de IA más inteligentes, precisas y conscientes del contexto, ampliando aún más las capacidades de sus implementaciones de bases de datos vectoriales.

A la hora de implantar una base de datos vectorial, es posible elegir entre una de código abierto o una comercial. Ninguna de las dos soluciones es superior a la otra, simplemente son diferentes para las necesidades de la empresa.

A continuación se indican los pasos básicos para crear y configurar una base de datos de vectores propia.

Antes de elegir un modelo de base de datos vectorial, debe determinarse su objetivo final. ¿Se intenta entrenar un modelo de machine learning o es necesario organizar los conjuntos de datos de forma más eficaz?

Las empresas que se adaptan bien a las bases de datos vectoriales son las que manejan datos complejos, utilizan inteligencia artificial u operan con puntos de datos en constante cambio.

El primer paso es determinar qué modelo se adapta mejor a las necesidades de la empresa. Algunos modelos de bases de datos vectoriales son fáciles de desarrollar y cuentan con interfaces intuitivas. Otros ofrecen un apoyo más amplio en materia de filtrado e indexación. Es importante no tomar decisiones precipitadas y dedicar tiempo a revisar los detalles de la base de datos: los pequeños detalles marcan la diferencia en las operaciones de la empresa.

Una vez elegida la base de datos vectorial conviene investigar un poco más sobre cada edición. Dado que estas bases de datos son fundamentalmente flexibles, cada versión viene con varias ediciones para adaptarse mejor a las necesidades de las organizaciones.

Una vez elegida la base de datos de vectores y la edición, es hora de configurarla. La base de datos se suministra con instrucciones de instalación y transferencia de datos. Se puede modificar en función de necesidades específicas, como elegir la solución de indexación que se prefiera.

Una vez instalada la base de datos y transferidos los datos, hay que consultarla. Esta función permite encontrar vectores similares en base de datos corporativa y empezar a utilizar su programa de forma más eficaz. Dependiendo de la base de datos elegida, este paso puede automatizarse o hacerse manualmente.

La prueba y el error son fundamentales para sacar el máximo partido a la nueva solución de base de datos. Una vez que todo esté en marcha, hay que supervisar la base de datos de vectores para saber qué funciona (y qué no). Este proceso arroja muchos detalles interesantes que revierten en una gestión mejor . Es posible que se necesite un escalado aún mayor para gestionar los volúmenes de datos que recibe la empresa. Puede que sea evidente que determinados métodos de consulta no aportan la información adicional que se busca.

Las capacidades de una base de datos vectorial son tan sólidas como la visión de quienes la gestionan. Siempre que se mantenga una mentalidad abierta y se trabaje para crecer, la empresa se beneficiará del cambio.

Según estudios recientes, el mercado mundial de bases de datos vectorialessuperará los 4.000 millones de dólares en 2028. Desde la sanidad hasta las industrias del entretenimiento, el futuro de la tecnología avanzada de bases de datos se presenta increíblemente prometedor.

La tecnología de bases de datos vectoriales ha facilitado más que nunca el manejo de grandes cantidades de datos y la obtención de información útil. Las empresas ya no tienen que cribar manualmente imágenes, vídeos y textos para comprender lo que necesita su público objetivo. La naturaleza automatizada y flexible de estos sistemas de bases de datos libera tiempo para centrarse en las exigencias cotidianas de la gestión de una empresa.

Al menos el 57 % de las empresasconfían activamente en el machine learning para mejorar la experiencia del cliente. Aunque el machine learning es sólo una de las muchas aplicaciones de uso de casos, es un actor importante. En general, el papel de las bases de datos vectoriales en la futura gestión de datos no hará sino crecer. Las empresas que quieren crecer y seguir siendo competitivas necesitan eliminar parte del trabajo de gestión de datos. En InterSystems, estamos preparados para ayudarle a implantar la tecnología de bases de datos vectoriales para que ninguna empresa quede atrás.

Como hemos visto, las aplicaciones de las bases de datos vectoriales se están extendiendo rápidamente por todos los sectores. Esta explosión de casos de uso pone de relieve un punto crucial para las empresas: a la hora de elegir una solución de base de datos vectorial, la flexibilidad es primordial.

La rápida evolución de la gestión de datos y la IA exige soluciones que puedan adaptarse a las necesidades y oportunidades emergentes. Entre los aspectos clave de la flexibilidad que hay que tener en cuenta se incluyen:

1. Escalabilidad para gestionar volúmenes de datos crecientes
2. Interoperabilidad con los sistemas actuales y futuros
3. Capacidades de personalización para casos de uso específicos
4. Compatibilidad con varios tipos de datos y métodos de consulta
5. Adaptabilidad a nuevos modelos y tecnologías de IA

Al dar prioridad a la flexibilidad, no sólo resuelve los retos actuales, sino que prepara su infraestructura de datos para el futuro. Una solución flexible permite a la organización pivotar rápidamente, experimentar con nuevas aplicaciones y seguir siendo competitiva en un mundo cada vez más orientado a los datos.

InterSystems es consciente de la importancia fundamental de la flexibilidad en las soluciones de bases de datos vectoriales. La tecnología de InterSystems está diseñada para encarnar estos principios, ofreciendo una plataforma robusta, escalable y adaptable que puede evolucionar con las necesidades empresariales.

Desde los modelos de machine learninga hasta la búsqueda eficiente de similitudes, existe una solución de base de datos lista para hacer crecer el negocio. InterSystems proporciona a las empresas de diversos sectores los medios para aprovechar estas herramientas sin barreras.

Las bases de datos vectoriales proporcionan métodos más eficaces para recopilar, almacenar y recuperar los datos. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que se centran más en la precisión, una búsqueda vectorial proporciona información valiosa. La empresa obtendrá nuevos y convincentes detalles sobre sentimientos, similitudes e incluso cuestiones de seguridad.

InterSystems trabajó con uno de sus clientes, Les Voies Navigables de Francepara crear un centro de datos más fiable para su sistema de información terrestre. Otra organización , Mondial Tissusse benefició de la experiencia de InterSystems en el uso de datos para mejorar la experiencia del cliente. Sea cual sea el objetivo final, InterSystems está preparada para ofrecerle una solución de base de datos eficaz.

Sus soluciones abarcan sectores como la sanidad y las ciencias de la vida, la fabricación digital, las operaciones mineras y las cadenas de suministro. Si se ha estado preguntando cómo la búsqueda vectorial puede ayudar a su empresa a escalar, póngase en contacto con nosotros hoy mismo.

Estamos preparados para ayudar a que su modelo de negocio disfrute de las ventajas que ofrecen los datos vectoriales, los grandes modelos lingüísticos y mucho más.