Os dados são o combustível das aplicações de IA, mas a escala e o escopo dos dados empresariais muitas vezes tornam seu uso eficaz e muito caro e demorado.
De acordo com o Global DataSphere da IDC1As empresas irão gerar 317 zetabytes de dados por ano até 2028, incluindo a criação de 29 zetabytes de dados únicos, dos quais 78% serão dados não estruturados e 44% serão áudio e vídeo. Devido ao volume extremamente grande e aos variados tipos de dados, a maioria das aplicações generativas de IA utiliza uma fração da quantidade total de dados armazenados e gerados.
Para que as empresas prosperem na era da inteligência artificial, devem encontrar uma forma de utilizar todos os seus dados. Isto não é possível utilizando técnicas tradicionais de TI e de processamento de dados. Em vez disso, as empresas precisam de um mecanismo de consulta de IA.
O que é um mecanismo de consulta de IA?
Simplificando, um mecanismo de consulta de IA é um sistema que conecta aplicativos de IA, ou agentes de IA, aos dados. É um componente crítico da IA de agência, pois atua como uma ponte entre a base de conhecimento de uma organização e os aplicativos baseados em IA, permitindo respostas mais precisas e conscientes do contexto.
Os agentes de IA formam a base de um mecanismo de consulta de IA, onde podem coletar informações e trabalhar para ajudar os funcionários humanos. Um agente de IA coletará informações de muitas fontes de dados, planejará, raciocinará e agirá. Os agentes de IA podem se comunicar com os usuários ou trabalhar em segundo plano, onde o feedback e a interação humana estarão sempre disponíveis.
Na prática, um motor de consulta de IA é um sistema sofisticado que processa eficientemente grandes quantidades de dados, extrai e armazena conhecimento e realiza pesquisas semânticas sobre esse conhecimento, que pode ser rapidamente recuperado e utilizado pela IA.
Mecanismos de consulta de IA revelam inteligência em dados não estruturados
O motor de consulta de IA de uma empresa terá acesso ao conhecimento armazenado em muitos formatos diferentes, mas ser capaz de extrair inteligência de dados não estruturados é um dos avanços mais significativos que permite.
Para gerar insights, os mecanismos de consulta tradicionais contam com consultas estruturadas e fontes de dados, como bancos de dados relacionais. Os usuários devem formular consultas precisas usando linguagens como SQL, e os resultados são limitados a formatos de dados predefinidos.
Em contraste, os mecanismos de consulta de IA podem processar dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os formatos de dados não estruturados comuns são PDF, arquivos de log, imagens e vídeos e são armazenados em armazenamentos de objetos, servidores de arquivos e sistemas de arquivos paralelos. Os agentes de IA se comunicam com os usuários e entre si usando linguagem natural. Isso lhes permite interpretar a intenção do usuário, mesmo quando é ambígua, acessando diferentes fontes de dados. Esses agentes podem fornecer resultados em formato conversacional, para que os usuários possam interpretá-los.
Esse recurso permite que você obtenha mais informações e insights de qualquer tipo de dados, não apenas de dados que se ajustam perfeitamente a linhas e colunas.
Por exemplo, empresas como DataStax e NetApp estão construindo plataformas de dados de IA que permitem que seus clientes tenham um mecanismo de consulta de IA para seus aplicativos de próxima geração.
Principais recursos dos mecanismos de consulta de IA
Os mecanismos de consulta de IA possuem vários recursos cruciais:
- Gestão diversificada de dados: Os mecanismos de consulta de IA podem acessar e processar vários tipos de dados, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados de diversas fontes, incluindo texto, PDFs, imagens, vídeos e tipos de dados especiais.
- Escalabilidade: Os mecanismos de consulta de IA podem lidar com dados em escala de petabytes com eficiência, disponibilizando rapidamente todo o conhecimento empresarial para aplicativos de IA.
- Recuperação precisa: Os mecanismos de consulta de IA fornecem incorporação de alta precisão e alto desempenho, pesquisa vetorial e reclassificação de conhecimento de múltiplas fontes.
- Aprendizagem contínua: Os mecanismos de consulta de IA podem armazenar e incorporar feedback de aplicativos alimentados por IA, criando um volante de dados de IA onde o feedback é usado para refinar modelos e aumentar a eficácia dos aplicativos ao longo do tempo.
A geração de recuperação aumentada é um componente dos mecanismos de consulta de IA. O RAG utiliza o poder dos modelos generativos de IA para atuar como uma interface de linguagem natural para os dados, permitindo que os modelos acessem e incorporem informações relevantes de grandes conjuntos de dados durante o processo de geração de resposta.
Usando o RAG, qualquer empresa ou outra organização pode transformar suas informações técnicas, manuais de políticas, vídeos e outros dados em bases de conhecimento úteis. Um mecanismo de consulta de IA pode então contar com essas fontes para dar suporte a áreas como relacionamento com clientes, treinamento de funcionários e produtividade de desenvolvedores.
Técnicas adicionais de recuperação de informações e formas de armazenar conhecimento estão em pesquisa e desenvolvimento, portanto, espera-se que as capacidades de um mecanismo de consulta de IA evoluam rapidamente.
O impacto dos mecanismos de consulta de IA
Ao utilizar motores de consulta de IA, as empresas podem aproveitar totalmente o poder dos agentes de IA para ligar a sua força de trabalho a grandes quantidades de conhecimento empresarial, melhorar a precisão e a relevância das respostas geradas pela IA, processar e utilizar fontes de dados anteriormente inexploradas e criar dados artificiais orientados por dados. inteligência. volantes que melhoram continuamente suas aplicações de IA.
Alguns exemplos incluem um assistente virtual de IA que fornece experiências personalizadas de atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, um agente de IA para pesquisa e resumo de vídeos, um agente de IA para análise de vulnerabilidades de software ou um assistente de pesquisa TO THE.
Ao colmatar a lacuna entre os dados brutos e as aplicações orientadas por IA, os motores de consulta de IA crescerão e desempenharão um papel crucial ao ajudar as organizações a extrair valor dos seus dados.
Os NVIDIA Blueprints podem ajudar as empresas a começar a conectar inteligência artificial aos seus dados. Saiba mais sobre NVIDIA Blueprints e experimente-os no Catálogo de APIs NVIDIA.
- IDC, Previsão Global do DataSphere, 2024.
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