{"id":16590,"date":"2024-12-02T05:45:09","date_gmt":"2024-12-02T13:45:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16590"},"modified":"2025-06-13T16:39:42","modified_gmt":"2025-06-13T23:39:42","slug":"ai-services-expedite-agent-development","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-services-expedite-agent-development\/","title":{"rendered":"Couchbase presenta Capella AI Services para agilizar el desarrollo de agentes"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">TLDR: Couchbase anuncia nuevos servicios de IA en la plataforma de datos para desarrolladores Capella para crear y operar de forma eficiente y eficaz <\/span><b>Agentes impulsados por GenAI<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Estos servicios incluyen <\/span><b>Modelo de servicio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para el alojamiento privado y seguro de LLM de c\u00f3digo abierto, el <\/span><b>Servicio de datos no estructurados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para procesar PDF e im\u00e1genes para su ingesti\u00f3n, el <\/span><b>Servicio de vectorizaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para la transmisi\u00f3n en tiempo real, el almacenamiento y la indexaci\u00f3n de incrustaciones vectoriales, un <\/span><b>Cat\u00e1logo de agentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> proporcionar un marco extensible para ayudar a los desarrolladores a a\u00f1adir nuevas capacidades a la pila de agentes, y <\/span><b>Funciones de IA<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para enriquecer los datos utilizando la potencia de los LLM, recopilar artefactos de datos clave generados por los agentes y establecer barandillas para la evoluci\u00f3n de las operaciones a medida que se desarrollan los LLM y los agentes.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Presentaci\u00f3n de Capella AI Services<\/span><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-16623\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2-1024x534.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"469\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2-1024x534.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2-300x157.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2-768x401.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2.png 1267w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Couchbase se complace en anunciar una serie de nuevos servicios de IA que mejorar\u00e1n la <\/span><a href=\"https:\/\/cloud.couchbase.com\/?ref=blog\"><span style=\"font-weight: 400;\">Plataforma Capella<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para ayudar a los desarrolladores a crear e implantar <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/supercharge-genai-apps-with-couchbase\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">impulsado por GenAI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> agentes y <strong>aplicaciones ag\u00e9nticas<\/strong>. Los agentes son programas aut\u00f3nomos dise\u00f1ados para utilizar interacciones de lenguaje natural para realizar tareas o resolver problemas tomando decisiones basadas en datos, intercambios conversacionales con grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y contexto ambiental, todo ello sin intervenci\u00f3n humana.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los agentes no s\u00f3lo procesar\u00e1n entradas textuales, sino que tambi\u00e9n incorporar\u00e1n informaci\u00f3n visual y sonora en la ejecuci\u00f3n de sus tareas. Los servicios de IA de Capella ayudar\u00e1n a los desarrolladores con muchos de los pasos de procesamiento de datos necesarios al utilizar t\u00e9cnicas de generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG), y aprovechar\u00e1n las innumerables herramientas y marcos del ecosistema RAG para interactuar eficazmente con grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos. Adem\u00e1s, estos servicios ayudar\u00e1n a los arquitectos y a los equipos de DevOps a gestionar el funcionamiento de los agentes a lo largo del tiempo.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-16624\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-1024x505.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"444\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-1024x505.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-300x148.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-768x379.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-1536x758.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3-1320x651.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3.png 1603w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Nuevos servicios de IA de Capella<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Modelo de servicio<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Alojamiento de modelos de lenguaje externo, local e integrado para minimizar las latencias de procesamiento acercando los modelos a los datos y su consumo. Este enfoque ayuda a abordar los riesgos de privacidad, coherencia e intercambio de datos, garantizando que los datos nunca salgan de la VPC del cliente. Capella alojar\u00e1 modelos de Mistral y Llama3.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Servicio de vectorizaci\u00f3n:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Para crear, transmitir, almacenar y buscar incrustaciones vectoriales con el fin de mejorar la calidad y precisi\u00f3n de las conversaciones y facilitar contextos de interacci\u00f3n continuos, ya que los LLM evolucionan y pueden perder contexto.\u00a0\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Servicio de datos no estructurados:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Transforma datos no estructurados, como documentos de texto, PDF y tipos de medios como im\u00e1genes y grabaciones, en \"trozos\" de informaci\u00f3n sem\u00e1ntica legible (por ejemplo, frases y p\u00e1rrafos) para generar vectores utilizables. Este paso de preprocesamiento ampl\u00eda la gama de casos de uso que pueden soportar los agentes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Cat\u00e1logo de agentes:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Acelera el desarrollo de aplicaciones ag\u00e9nticas con un repositorio centralizado de herramientas, metadatos, avisos e informaci\u00f3n de auditor\u00eda para gestionar el flujo, la trazabilidad y la gobernanza de LLM. Tambi\u00e9n automatiza el descubrimiento de las herramientas de agentes pertinentes para responder a las preguntas de los usuarios y refuerza las l\u00edneas de seguridad para que los intercambios de agentes sean coherentes a lo largo del tiempo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Funciones de IA: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Aumente la productividad de los desarrolladores integrando el an\u00e1lisis de datos basado en IA directamente en los flujos de trabajo de las aplicaciones mediante la conocida sintaxis SQL++. Esto acelera la productividad de los desarrolladores al eliminar la necesidad de herramientas externas, codificaci\u00f3n personalizada y gesti\u00f3n de modelos. Las funciones de Capella AI incluyen resumen, clasificaci\u00f3n, an\u00e1lisis de sentimientos y enmascaramiento de datos.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A trav\u00e9s de su plataforma unificada de datos para desarrolladores, Couchbase capacita a los clientes para ofrecer sus aplicaciones m\u00e1s cr\u00edticas en este nuevo panorama impulsado por la IA, ofreciendo un suministro de datos persistente y con estado para las interacciones de la IA, la funcionalidad de las aplicaciones de agentes y el desarrollo y mantenimiento continuos de estos sistemas.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfPor qu\u00e9 necesitamos servicios de IA?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El desarrollo y la explotaci\u00f3n de aplicaciones agen\u00e9ticas plantear\u00e1n muchos nuevos retos centrados en los datos. Entre ellos figuran:<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Trabajar con GenAI cambia radicalmente los flujos de trabajo cotidianos de los desarrolladores<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mientras que el <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-an-ai-agent\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">concepto de Agentes<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es sencillo -crear programas basados en tareas que resuelven cosas de forma independiente, como hacer reservas en tu nombre-, el desarrollo de Agentes requiere nuevas t\u00e9cnicas m\u00e1s all\u00e1 de la RAG para garantizar un comportamiento fiable y de confianza. Esto implica mantener un comportamiento consistente dentro de cada Agente y cada intercambio LLM para invocaciones continuas de Agentes a lo largo del tiempo. En lugar de limitarse a dise\u00f1ar aplicaciones basadas en bases de datos, los desarrolladores tendr\u00e1n que incorporar interacciones de Agentes entre las bases de datos y la funcionalidad de la aplicaci\u00f3n. Nuestros nuevos Servicios de IA ayudar\u00e1n a los desarrolladores a aprovechar estos nuevos flujos de trabajo y a ser competentes en el uso de LLMs en su desarrollo.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Todos deben aprender nuevas tecnolog\u00edas y t\u00e9cnicas operativas<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La creaci\u00f3n de funcionalidades basadas en IA introduce nuevos flujos de trabajo de desarrollo, integraciones y procesos en el ciclo de vida de desarrollo de software actual. Las interacciones de IA se volver\u00e1n program\u00e1ticas, y nuevos tipos de datos, como vectores, ser\u00e1n generados y consumidos durante estos intercambios. Los nuevos servicios de IA introducidos en Couchbase Capella ayudar\u00e1n a los desarrolladores y arquitectos a abordar estos nuevos procesos, incluyendo la automatizaci\u00f3n de <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/an-overview-of-retrieval-augmented-generation\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">RAG (Generaci\u00f3n Aumentada de Recuperaci\u00f3n)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Los servicios de IA de Capella ayudar\u00e1n a los DevOps a asegurarse de que los agentes hacen lo que se espera de ellos y no crean sorpresas.  Los servicios de IA de Capella ayudar\u00e1n a DevOps a asegurarse de que los agentes est\u00e1n haciendo lo que esper\u00e1bamos y no crean sorpresas.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_16622\" style=\"width: 910px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-16622\" class=\"wp-image-16622 size-large\" style=\"border: 1px solid black;\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-1024x576.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"506\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-1024x576.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-300x169.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-768x432.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-1536x864.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard-1320x743.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-16622\" class=\"wp-caption-text\">Interfaz de gesti\u00f3n basada en web de Capella AI Services<\/p><\/div>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Ofrecer datos propios a modelos privados<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Seg\u00fan nuestras conversaciones con los clientes, lo que m\u00e1s miedo da de GenAI es compartir datos que no deber\u00edan compartirse p\u00fablicamente. Sin embargo, en muchos casos se necesitan datos de propiedad de la empresa para garantizar que el conocimiento del LLM sea lo m\u00e1s preciso y contextual posible. Esto puede requerir ense\u00f1ar el modelo con datos empresariales confidenciales y privados que no pueden divulgarse p\u00fablicamente. Para cumplir este requisito, los LLM deben privatizarse o alojarse de forma privada y no exponerse al p\u00fablico. Para satisfacer esta necesidad, Capella alojar\u00e1 los modelos ling\u00fc\u00edsticos de forma privada en nombre de sus clientes.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Conversaciones intensivas con LLM<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La b\u00fasqueda vectorial y los asistentes de chatbot son s\u00f3lo las primeras aplicaciones de GenAI. Representan interacciones \u00fanicas con un modelo ling\u00fc\u00edstico. Lo que veremos en un futuro pr\u00f3ximo es la evoluci\u00f3n de la RAG para abarcar una explosi\u00f3n de intercambios m\u00faltiples con los LLM, similar a una multitud de conversaciones de ida y vuelta. Tambi\u00e9n veremos Agentes trabajando en concierto como un conjunto, conversando con m\u00faltiples modelos a trav\u00e9s de m\u00faltiples conversaciones continuas para completar tareas m\u00e1s grandes y complejas. Cuando conocimos por primera vez la RAG, se present\u00f3 como un flujo de trabajo de una sola ruta con muchos pasos. En realidad, los flujos de trabajo de los agentes ser\u00e1n recursivos y mucho m\u00e1s complejos.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Reducir la latencia para mejorar la experiencia del usuario<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La latencia es el enemigo de la IA. Es especialmente intolerable cuando intervienen personas reales. Como hemos mencionado antes, esperamos reducir la latencia alojando los modelos junto a su suministro de datos. Al igual que Netflix, creemos que los contenidos deben procesarse cerca de donde se consumen: en los dispositivos m\u00f3viles de los usuarios. Una gran ventaja de Capella es que ofrece un almac\u00e9n de datos local, Couchbase Lite, para procesar los intercambios LLM directamente en los dispositivos. Esto ayudar\u00e1 a mantener contentos a los usuarios porque no tendr\u00e1n que esperar exclusivamente a que los LLM alojados en la nube respondan.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Preprocesamiento de datos no estructurados antes de la vectorizaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La incorporaci\u00f3n de datos estructurados y no estructurados en el proceso de GAR es esencial.  Los datos no estructurados, como los archivos PDF, no est\u00e1n inmediatamente listos para ser consumidos por un LLM.  Estos datos deben analizarse, dividirse en fragmentos l\u00f3gicos y transformarse en texto simple o JSON antes de que puedan introducirse en un modelo de incrustaci\u00f3n o en la base de conocimientos de un LLM. Esto se denomina a menudo \"Preprocesamiento y Chunking\", o preparaci\u00f3n de datos no estructurados para su inclusi\u00f3n en los procesos RAG de un Agente. Capella ofrecer\u00e1 un servicio de datos no estructurados para preparar objetos como PDF que se utilizar\u00e1n como fuentes para incrustaciones vectoriales y su indexaci\u00f3n. Durante este proceso, extraemos metadatos importantes, troceamos y vectorizamos los datos en funci\u00f3n de su contenido sem\u00e1ntico y generamos incrustaciones vectoriales de alta calidad para obtener informaci\u00f3n sobre IA.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_16621\" style=\"width: 910px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-16621\" class=\"wp-image-16621 size-large\" style=\"border: 1px solid black;\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-1024x576.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"506\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-1024x576.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-300x169.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-768x432.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-1536x864.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service-1320x743.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service.png 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-16621\" class=\"wp-caption-text\">Flujo de trabajo basado en web para la gesti\u00f3n de datos no estructurados mediante servicios de IA<\/p><\/div>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Vectorizaci\u00f3n: creaci\u00f3n y transmisi\u00f3n de vectores en tiempo real<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una vez procesados, estos datos no estructurados, adem\u00e1s de los datos operativos y semiestructurados habituales, pueden introducirse en un modelo de incrustaci\u00f3n para crear \u00edndices vectoriales (vectores) que sirvan de gu\u00edas contextuales dentro de un aviso a un LLM. El proceso de creaci\u00f3n de vectores como un servicio de flujo continuo permite establecer el contexto y crear vectores en tiempo real a medida que el agente se ejecuta. La cantidad de dimensiones e incrustaciones de vectores podr\u00eda ser inmensa, alcanzando potencialmente los miles de millones. Este volumen supondr\u00e1 un reto para las plataformas de datos existentes, que no est\u00e1n preparadas o no est\u00e1n suficientemente dise\u00f1adas para gestionar tal escala.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">La especializaci\u00f3n impulsar\u00e1 la necesidad de muchos modelos y muchos agentes<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los desarrolladores tendr\u00e1n que hacer un seguimiento de los programas que interact\u00faan con los modelos de IA, porque los modelos evolucionar\u00e1n con el tiempo. Para mantener actualizados sus conocimientos, los modelos ling\u00fc\u00edsticos tendr\u00e1n que hacerse m\u00e1s peque\u00f1os para poder reducir sus ciclos de aprendizaje. A medida que los modelos se especialicen, tambi\u00e9n se centrar\u00e1n m\u00e1s en temas o contextos espec\u00edficos, como un modelo que prediga patrones meteorol\u00f3gicos, eval\u00fae resultados de pruebas m\u00e9dicas o comprenda leyes f\u00edsicas concretas. Del mismo modo, los agentes tambi\u00e9n se especializar\u00e1n en su funcionalidad. Esto crear\u00e1 la necesidad de un \u00edndice de cat\u00e1logo que mantenga diferentes agentes y sus interacciones con modelos especializados.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Mantener un contexto persistente en el tiempo<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los agentes de larga duraci\u00f3n necesitar\u00e1n que los datos persistan para garantizar que los resultados del agente sean coherentes y los esperados a lo largo del tiempo. Esto supone un reto porque los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos no mantienen el contexto de una conversaci\u00f3n a otra. Necesitan que se les vuelva a informar de su contexto de una sesi\u00f3n a otra, lo que exige que se conserven las conversaciones.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Los conocimientos LLM cambian con el tiempo, y los agentes necesitan guardarra\u00edles<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El problema de la conservaci\u00f3n de los datos se complica a\u00fan m\u00e1s por el hecho de que los conocimientos de un LLM son din\u00e1micos y crecientes, lo que significa que el modelo puede no dar la misma respuesta a una pregunta de un momento a otro. Por lo tanto, los desarrolladores deben incorporar rutinas de verificaci\u00f3n de la fiabilidad para comprobar los resultados esperados y la coherencia de los intercambios del LLM a lo largo del tiempo. Esto significa que la conversaci\u00f3n LLM de ayer debe ser preservada y persistida para que pueda ser usada como datos de validaci\u00f3n para la interacci\u00f3n LLM de hoy. Esto significa que las interacciones de los Agentes con los LLM -junto con sus entradas, salidas de respuesta y metadatos contextuales- deben conservarse en cada conversi\u00f3n para una mayor validaci\u00f3n de la precisi\u00f3n. Esto generar\u00e1 una gran cantidad de datos que deben almacenarse en una base de datos. <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/products\/vector-search\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Base de datos preparada para IA, como Couchbase<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Construir un agente implica seleccionar un LLM para el razonamiento y la llamada a funciones, gestionar herramientas y datos, mantener avisos, optimizar con cach\u00e9 e iterar en busca de calidad. El sitio <\/span><b>Cat\u00e1logo de agentes de Couchbase<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se integra a la perfecci\u00f3n con la plataforma de desarrollo Capella para agilizar este proceso y reducir la carga cognitiva de los desarrolladores. Nuestro cat\u00e1logo multiagente ayuda a los desarrolladores a gestionar las herramientas, los conjuntos de datos, las plantillas, los datos de referencia y los avisos en todos los agentes. Admite la selecci\u00f3n sem\u00e1ntica de herramientas para consultas, proporciona herramientas predise\u00f1adas y ofrece la mejor infraestructura de servicio de modelos de su clase para alojar LLM. Entre las funciones adicionales se incluyen la aplicaci\u00f3n de guardarra\u00edles, la detecci\u00f3n de alucinaciones, la auditor\u00eda del linaje de consultas, la previsi\u00f3n y la integraci\u00f3n de RAG-as-a-Service (RAGaaS) para la evaluaci\u00f3n de la calidad de los agentes.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Minimizar los costes de las conversaciones de LLM\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las conversaciones con los LLM ser\u00e1n costosas y lentas. Los agentes entablar\u00e1n multitud de conversaciones con los LLM, lo que supone un reto importante. Por eso cada CSP est\u00e1 entusiasmado con los modelos que soporta (Bedrock\/Claude, Gemini, ChatGPT) como futuros generadores de ingresos. Con el rendimiento de los agentes, los milisegundos cuestan dinero. Couchbase aprovechar\u00e1 m\u00faltiples ventajas de rendimiento ya incorporadas en Capella para que las interacciones LLM sean m\u00e1s r\u00e1pidas y rentables. Entre ellas se incluye la capacidad de almacenar en cach\u00e9 las consultas m\u00e1s comunes, lo que minimiza las visitas redundantes a un LLM y ofrece almacenamiento en cach\u00e9 sem\u00e1ntico y conversacional de los resultados de LLM para las respuestas m\u00e1s comunes. Capella tambi\u00e9n ofrece funciones de ajuste del rendimiento, como el escalado multidimensional y la replicaci\u00f3n entre centros de datos. Esperamos que Capella ofrezca a los clientes una convincente ventaja de precio\/rendimiento.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Stephen O'Grady, analista principal de RedMonk, profundiza en los retos y las oportunidades: \"A medida que la IA contin\u00faa transformando la empresa, est\u00e1 planteando nuevos retos significativos para la infraestructura. Para aplicar la IA a sus negocios actuales, las empresas se han visto obligadas a integrar fuentes de datos grandes y dispares y una serie de modelos de IA en r\u00e1pida evoluci\u00f3n mediante flujos de trabajo complicados. Esto ha creado la demanda de una plataforma de datos alternativa y multimodal con acceso no s\u00f3lo a los datos de formaci\u00f3n necesarios, sino tambi\u00e9n a los modelos para aplicarlos. Esta es la oportunidad para la que se han creado los nuevos Capella AI Services de Couchbase.\"<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusi\u00f3n: Bienvenido a nuestro mundo de IA.<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Couchbase est\u00e1 ampliando su plataforma de datos para desarrolladores para incluir una serie de servicios de IA que apoyen tanto la creaci\u00f3n como el funcionamiento de <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/agentic-ai\/\"><b>aplicaciones ag\u00e9nticas<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Estos servicios responden a m\u00faltiples necesidades acuciantes de persistencia y organizaci\u00f3n de datos cuando los agentes est\u00e1n en funcionamiento, y simplifican muchos de los quebraderos de cabeza iniciales a los que se enfrentan los desarrolladores al crearlos. Estos servicios se ofrecer\u00e1n a clientes y clientes potenciales cualificados como una vista previa privada. Estamos muy entusiasmados con lo que estamos introduciendo para dar soporte a aplicaciones cr\u00edticas en este nuevo mundo de la IA. \u00a1\u00danase a nosotros!<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Para m\u00e1s informaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/press-releases\/couchbase-introduces-capella-ai-services-to-streamline-development-of-agentic-ai-applications\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Leer el comunicado de prensa<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Echa un vistazo <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/products\/ai-services\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Servicios de IA de Capella<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o Inscr\u00edbase en el <\/span><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/capella-ai-services-signup\"><span style=\"font-weight: 400;\">Vista previa privada<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Blog: <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/an-overview-of-retrieval-augmented-generation\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 es el GAR?<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Blog: <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/what-is-an-ai-agent\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 es un agente de IA?<\/span><\/a><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Inscr\u00edbase en el webcast: <\/span><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/a-roadmap-for-the-new-age-of-ai-agents-2025january\"><span style=\"font-weight: 400;\">Hoja de ruta para la nueva era de los agentes de IA: retos y oportunidades<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/capella-ai-services-signup\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-16625\" style=\"border: 1px solid black;\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-1024x828.png\" alt=\"\" width=\"450\" height=\"364\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-1024x828.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-300x243.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-768x621.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-1536x1242.png 1536w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-2048x1657.png 2048w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24\u202fAM-1320x1068.png 1320w\" sizes=\"auto, (max-width: 450px) 100vw, 450px\" \/><\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TLDR: Couchbase announces new AI Services in the Capella developer data platform to efficiently and effectively create and operate GenAI-powered agents. 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