{"id":16336,"date":"2024-09-20T11:48:57","date_gmt":"2024-09-20T18:48:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16336"},"modified":"2025-06-13T16:36:41","modified_gmt":"2025-06-13T23:36:41","slug":"ai-vector-search-edge-computing-couchbase","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-vector-search-edge-computing-couchbase\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de un camino hacia la IA Edge para aplicaciones centradas en la b\u00fasqueda de vectores, im\u00e1genes y datos"},"content":{"rendered":"

Seguimos escuchando a los clientes decir que ven el inmenso valor y la importancia de la inteligencia artificial (IA), la IA generativa, la b\u00fasqueda vectorial y la computaci\u00f3n de borde. Estas tecnolog\u00edas son cada vez m\u00e1s importantes para recopilar datos y proporcionar informaci\u00f3n procesable. Al mismo tiempo, sigue habiendo una r\u00e1pida expansi\u00f3n de los dispositivos IoT, con decisiones que se toman en tiempo real basadas en el flujo de datos de los sensores.\u00a0<\/span><\/p>\n

Muchas organizaciones est\u00e1n a punto de sumergirse de lleno en la integraci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas para poder ofrecer una experiencia de cliente mejorada. Utilizan la IA como medio para alcanzar los objetivos de sus aplicaciones, garantizando que siempre sean r\u00e1pidas, est\u00e9n disponibles, sean capaces de interactuar en tiempo real y se adapten al contexto.<\/span><\/p>\n

Las empresas muestran entusiasmo y dudas en torno a la IA<\/span><\/h2>\n

Aunque el entusiasmo por las posibilidades de la IA es palpable, las empresas adoptan una actitud prudente. Estas organizaciones tienen dudas sobre la seguridad de los datos, el cumplimiento de la normativa y las preocupaciones legales en torno al uso de la IA. Siguen evaluando la mejor manera de aprovechar y gobernar las aplicaciones impulsadas por la IA. Aunque todav\u00eda quedan por resolver algunos aspectos relacionados con la privacidad, la seguridad y la precisi\u00f3n, est\u00e1 claro que las posibilidades potenciales que se pueden desbloquear son demasiado intrigantes como para dejarlas pasar.<\/span><\/p>\n

La IA requiere datos fiables<\/span><\/h2>\n

Los datos son el alma del entrenamiento de modelos de IA. Cuantos m\u00e1s datos actuales, limpios y fiables se puedan proporcionar a los LLM, m\u00e1s fiables ser\u00e1n las respuestas. Y cuantos m\u00e1s datos se proporcionen a los modelos de IA, m\u00e1s precisos ser\u00e1n. C\u00f3mo y d\u00f3nde se procesan los datos tiene implicaciones en la velocidad y disponibilidad de las aplicaciones potenciadas por IA.<\/span><\/p>\n

Utilizaci\u00f3n de edge computing para mejorar la velocidad y la disponibilidad<\/span><\/h2>\n

Si almacena y procesa datos en la nube, podr\u00eda tener problemas de velocidad y disponibilidad para los dispositivos m\u00f3viles.<\/span> Si se trata de una l\u00ednea de visi\u00f3n f\u00e1cil de vuelta a los puntos de acceso, puede funcionar sin problemas, pero ir a trav\u00e9s de la red celular\/5G puede ser un engorro si se intenta hacer v\u00eddeo y an\u00e1lisis al mismo tiempo. Se necesita un ancho de banda considerable para ir de la nube al extremo y viceversa, sobre todo si se trata de una red m\u00f3vil.<\/span> en zonas donde la conectividad es un problema, como estadios abarrotados, cruceros, aviones y para trabajadores sobre el terreno.<\/span><\/p>\n

Couchbase proporciona una base de datos de la nube al per\u00edmetro, junto con b\u00fasqueda vectorial, para integrarse directamente con modelos de IA en el per\u00edmetro. Esto ofrece a los desarrolladores la posibilidad de almacenar y procesar datos en la nube (<\/span>Capella<\/span><\/a>) y en dispositivos con una base de datos integrada (<\/span>Couchbase Lite<\/span><\/a>). T<\/span>a base de datos Couchbase puede estar cerca del lugar donde se va a utilizar, como una tienda, un centro de distribuci\u00f3n o un hospital.<\/span> Ambos admiten la b\u00fasqueda vectorial y se sincronizan autom\u00e1ticamente entre dispositivos y hasta la nube.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"Capella<\/p>\n

Utilizar los fundamentos del edge computing para procesar los datos localmente supone una dependencia mucho menor de la nube y de la conexi\u00f3n a Internet. Poner la base de datos en el propio dispositivo (tel\u00e9fono, tableta, quiosco, TPV, dispositivos IoT), ayuda a los clientes a alcanzar una disponibilidad de 100% y tiempos de respuesta garantizados para la b\u00fasqueda de vectores.<\/span><\/p>\n

Ejemplos de b\u00fasqueda vectorial en acci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Un ejemplo de <\/span>b\u00fasqueda vectorial en acci\u00f3n<\/span><\/a> es en la caja del supermercado cuando se trata de art\u00edculos no escaneables. El proceso actual consiste en teclear el art\u00edculo, seleccionar el correcto en la pantalla y embolsarlo. Con la b\u00fasqueda vectorial, la capacidad de encontrar cosas a trav\u00e9s de la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica visual invierte ese paradigma. Se coloca el art\u00edculo en el mostrador, la c\u00e1mara lo escanea y lo reconoce, y luego se embolsa. Esto reduce un proceso de 10-20 segundos a 2 segundos. Al principio parecen cifras peque\u00f1as, pero <\/span>cuando se procesan largas colas de clientes en tiendas de comestibles o cientos de pasajeros que llegan a un aeropuerto o a un hospital, esas cifras pueden sumarse en un santiam\u00e9n.<\/span><\/p>\n

La b\u00fasqueda vectorial y el reconocimiento de im\u00e1genes en dispositivos m\u00f3viles tambi\u00e9n tendr\u00e1n un gran impacto. Las b\u00fasquedas de art\u00edculos basadas en el propio art\u00edculo funcionar\u00e1n mucho mejor que los c\u00f3digos de barras. Mientras que los c\u00f3digos de barras pueden desvanecerse, arrugarse y ser manipulados con el tiempo, la b\u00fasqueda vectorial reconoce el propio art\u00edculo y acelera el proceso, lo que es mejor tanto para los clientes como para los minoristas.<\/span><\/p>\n

\"NoSQL<\/p>\n

Otro ejemplo es el de las reclamaciones de seguros. Un asegurado puede hacer una foto de los da\u00f1os sufridos por su coche y averiguar r\u00e1pidamente qu\u00e9 piezas hay que reparar y a qu\u00e9 taller puede acudir. Hay innumerables casos de uso potencial para la b\u00fasqueda vectorial y de im\u00e1genes.<\/span><\/p>\n

Vectores del lenguaje natural<\/span><\/h2>\n

Los LLM son excelentes para producir vectores a partir de lenguaje natural. El audio proporciona otro mecanismo para inyectar m\u00e1s contexto a lo que el usuario de la b\u00fasqueda vectorial intenta llegar, lo que mejora la precisi\u00f3n. Las b\u00fasquedas y consultas son bastante estrictas, pero los vectores ofrecen m\u00e1s flexibilidad.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un ejemplo de esto en acci\u00f3n es que en lugar de buscar un art\u00edculo concreto, podr\u00edas decir: \"Voy a hacer la cena esta noche, me gusta la comida italiana, van a venir dos adultos y tres ni\u00f1os, \u00bfqu\u00e9 me recomiendas que haga con los ingredientes que tengo a mano?\". Puedes ser mucho m\u00e1s detallado y preciso cuando puedes hablar de forma natural con el sistema a trav\u00e9s del audio con LLM y b\u00fasqueda vectorial.<\/span><\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

La b\u00fasqueda vectorial y la computaci\u00f3n de borde son capacidades verdaderamente transformadoras. La infraestructura de borde ser\u00e1 una parte importante de muchas soluciones a medida que aumente la necesidad de velocidad y procesamiento localizado. Los responsables de TI deben trabajar con los l\u00edderes empresariales para ayudarles a visualizar y comprender lo que es posible. La capacidad de concebir casos de uso potenciales y socializarlos en la organizaci\u00f3n es una funci\u00f3n cr\u00edtica para TI y resulta enormemente beneficiosa para la organizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n