Mientras las bases de datos vectoriales se vuelven esenciales en las implementaciones de IA empresarial para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), el verdadero desafío radica en gestionar datos no estructurados de manera efectiva. Chris Latimer, cofundador y CEO de Vectorize, quien anteriormente lideró iniciativas en la nube en DataStax, observó un problema común: la base de datos vectorial no era el principal obstáculo en la implementación empresarial de RAG. La dificultad estaba en optimizar la ingesta de datos no estructurados en la base de datos vectorial para beneficiar a la IA generativa.
En respuesta a este desafío, Latimer lanzó Vectorize hace diez meses. La empresa ha anunciado recientemente una ronda de financiamiento inicial de 3.6 millones de dólares liderada por True Ventures, junto con la disponibilidad general de su plataforma empresarial de RAG. Esta plataforma facilita un enfoque de RAG agentic, permitiendo capacidades de datos en casi tiempo real. Vectorize se centra en la ingeniería de datos, ayudando a las organizaciones a preparar y gestionar sus datos para bases de datos vectoriales y modelos de lenguaje grande (LLMs). Además, permite a las empresas construir rápidamente un pipeline de datos RAG a través de una interfaz intuitiva y presenta una herramienta de evaluación de RAG para probar diversas estrategias.
“Constatamos que en las etapas finales de proyectos de Gen AI, los resultados a menudo no eran satisfactorios”, señaló Latimer en una entrevista exclusiva. “El contexto proporcionado a la base de datos vectorial no era útil para el modelo de lenguaje grande, lo que provocaba alucinaciones e interpretaciones erróneas de los datos”.
Cómo Vectorize se Integra en el Ecosistema Empresarial de RAG
Vectorize no es una base de datos vectorial; es una plataforma que conecta fuentes de datos no estructurados a bases de datos vectoriales existentes como Pinecone, DataStax, Couchbase y Elastic. Ingresa y optimiza datos de diversas fuentes, garantizando un pipeline de datos listo para producción que abarca la ingesta, sincronización, manejo de errores y las mejores prácticas en ingeniería de datos.
Además, Vectorize no es una tecnología de incrustación vectorial. En cambio, apoya a los usuarios en la evaluación de diferentes modelos de incrustación y métodos de segmentación de datos para descubrir la configuración óptima para sus casos de uso específicos. Latimer destacó la flexibilidad de la plataforma, que permite a los usuarios elegir entre numerosos modelos de incrustación, incluidos los de Ada de OpenAI y las incrustaciones de Voyage AI utilizadas por Snowflake.
“Nos enfocamos en estrategias innovadoras de vectorización de datos para obtener los mejores resultados”, afirmó Latimer, subrayando que la plataforma ofrece una solución lista para producción, aliviando las preocupaciones sobre la ingeniería de datos.
Aprovechando la IA Agentic para RAG Empresarial
Una característica destacada de Vectorize es su enfoque de “RAG agentic”, que combina métodos tradicionales de RAG con capacidades de agentes de IA, fomentando la resolución autónoma de problemas. Groq, un pionero y startup de silicio para inferencia de IA que recientemente obtuvo 640 millones de dólares, emplea las capacidades RAG agentic de Vectorize para mejorar un agente de soporte de IA. Este agente puede resolver autonomamente consultas de clientes utilizando datos y contexto de los pipelines de Vectorize.
Latimer explicó: “Si un cliente plantea una pregunta recurrente, el agente debe resolver eficientemente su problema sin intervención humana. Sin embargo, si se encuentra con un problema más complejo, debe escalar a un humano para asistencia, encarnando la esencia de una arquitectura de agente de IA”.
La Importancia de los Pipelines de Datos en Tiempo Real en RAG Empresarial
Para las empresas, una gran ventaja de utilizar RAG es acceder a datos actualizados. “Los datos obsoletos resultan en una toma de decisiones deficiente”, advirtió Latimer. Vectorize ofrece capacidades de actualización de datos en tiempo real y casi en tiempo real, permitiendo a los clientes personalizar sus preferencias de frescura de datos.
“Empoderamos a los usuarios para que configuren la plataforma de acuerdo con sus niveles aceptables de antigüedad de datos”, dijo. “Ya sea que necesiten actualizaciones semanales o en tiempo real, nuestra plataforma puede adaptarse a esas necesidades, proporcionando actualizaciones oportunas a medida que los datos se vuelven disponibles.”
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