DataStax mejora Astra DB en Google Cloud con la capacidad de búsqueda vectorial

DataStax colabora con Google Cloud para integrar las capacidades de IA generativa de Google Cloud en la arquitectura de bases de datos de DataStax. Como resultado, los clientes de DataStax podrán desarrollar aplicaciones más potentes e inteligentes.

DataStax, proveedor de servicios en la nube de bases de datos en tiempo real, ha anunciado que su plataforma Astra DB Database as a Service (DBaaS) ofrece ahora búsqueda vectorial. La búsqueda vectorial es una técnica de aprendizaje automático que convierte datos no estructurados, como texto e imágenes, en una representación numérica conocida como vector. Esta representación vectorial capta el significado y el contexto de los datos, lo que permite obtener resultados de búsqueda más precisos y pertinentes.

A medida que las empresas emplean tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM), la búsqueda vectorial resulta cada vez más crucial. Los sistemas de IA y aprendizaje automático suelen requerir acceso a grandes cantidades de datos, y la búsqueda vectorial puede ayudar a que estos datos sean más accesibles y utilizables.

DataStax colabora con el centro de excelencia de IA y ML de Google Cloud para que los productos de IA generativa de Google Cloud potencien las capacidades de los clientes de DataStax. Esta colaboración permitirá a los clientes de DataStax utilizar las capacidades avanzadas de IA y ML de Google Cloud para crear aplicaciones más inventivas e inteligentes.

Qué es la búsqueda vectorial

La búsqueda vectorial es un nuevo y potente método para localizar información. Funciona traduciendo el texto en vectores, que son representaciones matemáticas del significado del texto. Esto permite a la búsqueda vectorial localizar documentos que son semánticamente comparables aunque no tengan palabras clave comunes.

La búsqueda vectorial de Elasticsearch permite a los usuarios explorar y analizar una gama más amplia de tipos de datos que la búsqueda estándar basada en palabras clave.

Los buscadores de texto tradicionales funcionan desglosando los documentos en palabras clave y buscándolas después en el índice. Esto puede ser útil para localizar documentos que contengan determinados términos, pero puede resultar difícil localizar documentos que tengan significados similares pero no palabras clave comunes.

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Puede utilizar la búsqueda vectorial para encontrar textos semánticamente comparables con la base de datos de código abierto Cassandra.

Datos de imágenes: Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN), pueden utilizarse para convertir imágenes en vectores de características. A continuación, estos vectores pueden utilizarse para realizar búsquedas de similitud, lo que permite implementar sistemas de recuperación basados en imágenes. Por ejemplo, se puede utilizar la búsqueda vectorial para identificar fotos que sean comparables a una imagen concreta o que presenten un objeto o escena específicos.

Datos de audio: Los datos de audio pueden traducirse en vectores numéricos utilizando enfoques como los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC) o las incrustaciones generadas por modelos de aprendizaje profundo. A continuación, estos vectores pueden utilizarse para realizar búsquedas de similitud, lo que permite implementar sistemas de recuperación basados en audio. Por ejemplo, se podría utilizar la búsqueda vectorial para identificar canciones que sean similares a una canción determinada o grabaciones de audio en las que aparezca la voz de una persona concreta.

Datos de vídeo: Los datos de vídeo pueden estudiarse fotograma a fotograma o extrayendo características de los datos de vídeo mediante modelos de aprendizaje profundo como CNN 3D o redes neuronales recurrentes (RNN). Esto genera representaciones vectoriales de vídeo, que luego pueden buscarse para habilitar sistemas de recuperación basados en el contenido de vídeo. Por ejemplo, se puede utilizar la búsqueda vectorial para identificar vídeos comparables a un vídeo determinado o que presenten un objeto o escena específicos.

Datos de grafos: Los grafos pueden representarse como vectores mediante técnicas como la incrustación de grafos, que captura la información estructural y relacional del grafo. Ahora es posible realizar búsquedas de similitud en datos de grafos, lo que posibilita tareas como la predicción de enlaces, la clasificación de nodos y los sistemas de recomendación basados en grafos.

Datos multimodales: Datos en múltiples formatos: Cuando se trata de datos que contienen varias modalidades (por ejemplo, texto, imagen, audio), la búsqueda vectorial puede utilizarse para generar una representación unificada de los datos y ejecutar búsquedas de similitud que tengan en cuenta todas las modalidades. Por ejemplo, puede utilizar la búsqueda vectorial para localizar documentos que sean similares entre sí, pero que además contengan una imagen o una grabación de audio específica.

Ventajas de la búsqueda vectorial

Robustez frente a errores tipográficos y ortográficos: A diferencia de la búsqueda estándar por palabras clave, la búsqueda vectorial es menos sensible a errores y faltas de ortografía. Esto se debe a que los motores de búsqueda vectorial, en lugar de limitarse a cotejar las palabras con un diccionario, utilizan modelos de aprendizaje automático para aprender el significado de las palabras.

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Capacidad para manejar consultas complejas: La búsqueda vectorial es capaz de manejar búsquedas complejas, como las que utilizan numerosos términos o emplean operadores booleanos. Esto se debe a que los motores de búsqueda vectorial pueden calcular la similitud vectorial, lo que les permite comparar las asociaciones entre términos distintos.

Capacidad para admitir nuevos tipos de datos: La búsqueda vectorial puede utilizarse para buscar nuevos tipos de datos, como fotos, vídeos y archivos de audio. Esto se debe a que los motores de búsqueda vectorial pueden convertir distintas formas de datos en vectores, que luego pueden compararse.

Escalabilidad: La búsqueda vectorial puede manejar conjuntos de datos extremadamente grandes. Esto se debe a que los motores de búsqueda vectorial pueden estar dispersos en numerosos servidores, lo que les permite manejar grandes cantidades de datos de forma simultánea.

DataStax, uno de los principales proveedores de software de bases de datos de código abierto, y Google Cloud, una destacada plataforma de computación en la nube, han anunciado hoy la disponibilidad de nuevas herramientas para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA en Astra DB, la base de datos NoSQL nativa en la nube de DataStax.

Nuevas capacidades de DataStax

DataStax se ha asociado con Google Cloud en varias capacidades nuevas:

• Una nueva herramienta de búsqueda vectorial que permite a los desarrolladores utilizar consultas en lenguaje natural para buscar datos en Astra DB.
• Un nuevo copiloto NoSQL, un chatbot basado en IA de Google Cloud Gen que ayuda a los desarrolladores a desarrollar aplicaciones de IA de Astra DB.
• Plugin de código abierto para LangChain, un servicio de Google Cloud que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de chat.

CassIO

CassIO es una herramienta gratuita y de código abierto que facilita la integración de Cassandra en SDK de IA generativa populares como LangChain. La nueva integración con Google Cloud incluye varias funciones importantes:

Asistentes de IA sofisticados: CassIO puede utilizarse para crear asistentes de IA complejos capaces de interpretar el lenguaje natural, generar contenidos y responder a consultas.

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Caché semántico para IA generativa: CassIO puede utilizarse para almacenar en caché información semántica de Cassandra, lo que ayuda a aumentar el rendimiento de los modelos de IA generativa.

Historial de chat de LLM: CassIO puede guardar el historial de chat de LLM en Cassandra, que luego se puede utilizar para aumentar la precisión de los modelos generativos de IA.

Plantillas de avisos de Cassandra: CassIO puede utilizarse para producir mensajes de texto para modelos generativos de IA utilizando plantillas de mensajes de Cassandra.

Nueva integración con Google Cloud Gen AI: CassIO ahora se puede utilizar para interactuar con el servicio Gen AI de Google Cloud, que proporciona una serie de herramientas para crear y desplegar aplicaciones de IA.

Integración de Google Cloud BigQuery

La nueva conexión Cassandra-Google Cloud BigQuery permite a los usuarios de Google Cloud importar y exportar datos de Cassandra a BigQuery sin problemas. Esto puede utilizarse para construir y ofrecer funciones ML en tiempo real.

Integración de Google Cloud DataFlow

Cassandra con Google Cloud La nueva integración de DataFlow permite a los usuarios de Google Cloud enrutar datos en tiempo real hacia y desde Cassandra. Esto se puede utilizar para ofrecer funciones en tiempo real a los modelos de ML, integrarse con otros sistemas de análisis como BigQuery y realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos generativos de IA en tiempo real.

Conclusión

La integración de DataStax de Vector Search en Astra DB en Google Cloud aporta capacidades de búsqueda mejoradas, lo que permite a los usuarios extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Este avance demuestra el compromiso de DataStax con la innovación y proporciona a las organizaciones potentes herramientas para optimizar la toma de decisiones basada en datos. No dude en compartir sus opiniones y comentarios en la sección de comentarios a continuación.

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