Cómo funciona la IA generativa con Couchbase

Bienvenido a la temporada de IA. IA Generativa. En este blog explicaremos cómo funciona la IA generativa con Couchbase. Sabemos que la IA generativa va a ser un gran problema y una gran oportunidad para casi todas las aplicaciones empresariales basadas en datos. En este blog, nos sumergiremos en lo que es la IA generativa, cómo funciona la IA generativa y dónde encaja Couchbase en el mundo de la IA generativa.

¿Qué es la IA Generativa?

IA Generativa (Inteligencia Artificial) es el término categórico utilizado para describir los algoritmos de creación de contenidos que utilizan Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) para construir nuevos contenidos basándose en el conocimiento basado en similitudes que el LLM ha acumulado. El contenido generado puede ser texto, código, gráficos, imágenes, audio, voz, música o vídeo. El LLM es interrogado por un usuario o un programa mediante mensajes que sugieren el tema y el formato de la salida deseada. El contenido resultante es generado y refinado por el modelo, de ahí el término "IA Generativa". 

¿Cómo funciona la IA Generativa?

La IA generativa nació de los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el tratamiento de imágenes, que ayudaron a identificar el significado de una frase y a reconocer objetos como árboles y rocas en una imagen. Cada uno de estos ejemplos se construye utilizando algoritmos que detectan similitudes. Por ejemplo, un algoritmo podría identificar que tanto los tigres como los atigrados son tipos similares de gatos. En muchos casos, estas similitudes se expresan a lo largo de un gran número de dimensiones, y el algoritmo creará representaciones numéricas como vectores que describen lo parecido que es un elemento o frase con otro. Consulte nuestro blog sobre búsqueda de vectores.

El reto de estos algoritmos es que deben ser entrenados para reconocer cuándo un artículo es similar a otro ya reconocido. Este entrenamiento requiere alimentar los modelos con grandes cantidades de datos que permitan al modelo componer y ampliar su campo de reconocimiento. Algunos LLM se han entrenado escaneando todo el contenido de Internet para construir su base de conocimientos y comprensión.

Ejemplos de herramientas de IA generativa

Entre los principales agentes de la creación y el acceso a los modelos generativos de IA figuran AWS, Abrir.AI, Microsoft, Google, Meta y Antrópico. Cada uno de ellos ha lanzado sus propios modelos en versiones gratuitas y para empresas. Creemos que estos proveedores crearán una fuerza gravitatoria centralizadora con sus LLM, de forma similar a lo que han hecho con sus servicios sociales y en la nube, ya que la gestión de los LLM es increíblemente intensiva en recursos.

También estamos asistiendo a la aparición de miles de plug-ins de IA generativa para navegadores, como se muestra en este ejemplo Artículo de ZDNet. Estos plug-ins están ayudando a los usuarios finales con la creación de contenidos de todo tipo. En el caso de Couchbase, hemos anunciado la vista previa privada de nuestro propio asistente de codificación generativo impulsado por IA, Couchbase iQ.

Por qué Couchbase es un actor en las aplicaciones generativas impulsadas por IA

Couchbase ya se utiliza como plataforma de datos para Aplicaciones basadas en IA. Hay varias razones para ello, incluyendo el valor y la flexibilidad del formato de datos JSON, la versatilidad de los patrones de acceso a datos que ofrece Couchbase, y la introducción de nuestra capacidad más reciente, Couchbase Capella iQ.

JSON es un formato de datos ideal para los datos orientados a la IA

La ingeniería de instrucciones es el proceso de crear instrucciones generativas de IA que contengan la cantidad adecuada de datos contextuales para recibir una respuesta relevante y precisa de un LLM. La ingeniería de avisos es un campo de especialización en rápido crecimiento y JSON es un formato ideal para almacenar datos de avisos. Considérelo:

• • Un documento JSON puede contener tanto datos como metadatos sobre esos datos dentro de un único documento con el fin de alimentar los avisos.
  • JSON es increíblemente popular para almacenar información de perfiles de cuentas, incluidos atributos destinados a la personalización y la experiencia del usuario.
  • JSON también puede contener cadenas de instrucciones completas, lo que puede ayudar a mantener el contexto de la conversación de una sesión a otra. Esto es importante porque la mayoría de los LLM no tienen estado y no mantienen el contexto de la conversación que están manteniendo.

Cada una de estas observaciones apunta a por qué JSON es el formato de datos ideal para la IA generativa.

La complejidad de los datos es enemiga de la IA Generativa

Reconocemos que la IA generativa trata de similitudes, y no de especificidades. En consecuencia, la información derivada de las conversaciones de IA generativa puede sufrir alucinaciones. Una alucinación de IA generativa puede parecerse a un hecho real, pero no puede ser rastreada hasta uno. Esto pone de manifiesto la naturaleza imprecisa de la IA generativa. Para minimizar las alucinaciones y mejorar la precisión de la IA, creemos que hay que simplificar las arquitecturas de datos. Sin embargo, muchas aplicaciones se alimentan de múltiples bases de datos, cada una de las cuales realiza su propia operación discreta, como el almacenamiento en caché de sesiones, la actualización de perfiles de usuario en JSON, la gestión de transacciones relacionales, la búsqueda de texto y ubicaciones, la activación de eventos, el escaneo de registros de series temporales o la búsqueda de incrustaciones vectoriales para la IA. 

Sin embargo, la complejidad de utilizar varias bases de datos para cada uno de estos patrones de acceso puede confundir a los LLM cuando las indicaciones proceden de varias fuentes. Esperamos que los arquitectos de datos se den cuenta de que sus avisos generativos de IA necesitarán una arquitectura de datos limpia y sencilla y un único conjunto de datos de avisos para mejorar la precisión de los resultados de los LLM.

Por eso, una aplicación potenciada por Couchbase, que disfrute de todos los patrones de acceso mencionados, no sólo ayudará a reducir el coste arquitectónico, sino que también creará datos más limpios y precisos para informar a los modelos de IA. 

Los LLM de IA generativa están centralizados, pero la utilización de la IA está descentralizada en el Edge

Las interacciones de IA generativa con grandes modelos lingüísticos son una fuerza gravitatoria centralizadora para los principales CSP debido a sus elevadísimos requisitos de procesamiento e infraestructura. Pero la creación de datos de IA y el consumo de resultados LLM se producen en el borde y en los dispositivos móviles. Esto es especialmente cierto cuando la aplicación está orientada al usuario final y proporciona contenido hiperpersonalizado. Las aplicaciones móviles están distribuidas y a menudo desconectadas. Explicamos este fenómeno en nuestro reciente blog sobre La nueva pila.

Couchbase puede salvar la brecha de precisión de la IA Generativa

La IA generativa, aunque potente, carece de precisión en muchas de sus respuestas. Esto puede crear nuevos retos para los desarrolladores:

• • Cómo salvar la distancia entre la precisión de las funciones tradicionales de los SGBD, como las transacciones y las consultas SQL, y la imprecisión de los resultados creados por la IA.
  • Usando Couchbase Capella iQ, los desarrolladores pueden apoyarse en la precisión de SQL++ y transacciones ACID distribuidas y multi-documento para ayudar a mejorar la precisión de una aplicación impulsada por IA construida con Couchbase Capella.   

Couchbase es la plataforma de datos para aplicaciones basadas en IA

Los clientes de Couchbase ya están construyendo Aplicaciones basadas en IA porque sus aplicaciones necesitan las capacidades fundamentales de Couchbase, incluyendo:

Rendimiento de la aplicación

• • • Caché en memoria de alta velocidad para una mayor capacidad de respuesta
    • Baja latencia, incluso en la periferia, donde se crean y consumen los datos orientados a la IA.
    • Ajuste del rendimiento para aislar y optimizar las cargas de trabajo en el clúster

Versatilidad

• • • JSON para almacenar los datos operativos, sus metadatos, sus matrices de búsqueda y las secuencias de avisos.
    • Servicios de acceso multimodelo para búsquedas por clave/valor, texto y geográficas, cambios en documentos, datos de series temporales y captura y transmisión de eventos, consultas recursivas (graph traversal) y procesamiento analítico operativo.
    • Consultas predictivas en Couchbase Lite.
    • Precisión y facilidad del lenguaje de consulta SQL++.
    • Procesamiento Edge, sincronización jerárquica de datos y sincronización peer-to-peer entre instancias de bases de datos móviles integradas localmente (Couchbase Lite).

Escalabilidad empresarial

• • • Agrupación geográfica distribuida
    • Compatibilidad con despliegues en varias nubes, DBaaS, Kubernetes y autogestionados
    • Transacciones ACID distribuidas multidocumento fiables (patentadas) cuando sea necesario.
    • Seguridad de nivel empresarial y certificaciones PCI, HIPAA y SOC 2 Tipo II.

¿Utilizará Couchbase la IA en la gestión y el funcionamiento de la base de datos como servicio Capella?

Sí, Couchbase está explorando formas de utilizar la IA para respaldar actividades operativas como el dimensionamiento de clústeres, el escalado, el reequilibrio, la automatización de bordes y mucho más.  

Conclusión: Couchbase está listo para la IA Generativa

Couchbase seguirá incorporando capacidades de IA en toda su línea de productos centrándose específicamente en:

• • Mejora de la productividad de los desarrolladores mediante la introducción de funciones como Capella iQ
  • Optimización del procesamiento de IA en la plataforma Couchbase
  • Aplicaciones basadas en IA en cualquier lugar, incluido el Edge
  • Creación de un dinámico ecosistema de socios de IA

¿Cómo puedo probar Capella iQ?

Couchbase ofrece avances tecnológicos privados a la comunidad Couchbase.

Sólo tiene que inscribirse en nuestra lista de espera y le prepararemos una sesión previa..