Bem-vindo à temporada da IA. IA generativa. Com este blog, explicaremos como a IA generativa funciona com o Couchbase. Sabemos que a IA generativa será um grande tema e uma grande oportunidade para quase todas as aplicações corporativas habilitadas para dados. Neste blog, vamos nos aprofundar no que é a IA generativa, como ela funciona e onde o Couchbase se encaixa no mundo da IA generativa.
O que é IA Generativa?
IA Generativa (Inteligência Artificial) é o termo categórico usado para descrever algoritmos de criação de conteúdo que utilizam Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para construir novo conteúdo com base no conhecimento acumulado pelo LLM fundamentado em similaridade. O conteúdo gerado pode ser texto, código, gráficos, imagens, áudio, fala, música ou vídeo. O LLM é interrogado usando comandos (prompts) que sugerem o tópico e o formato da saída desejada por um usuário ou programa. O conteúdo resultante é gerado e refinado pelo modelo, daí o termo “IA Generativa”.”
Como funciona a IA Generativa?
A IA generativa nasceu a partir de avanços no processamento de linguagem natural (PLN) e no processamento de imagens, que ajudaram a identificar o significado pretendido de uma frase e a reconhecer objetos como árvores e rochas dentro de uma imagem. Cada um desses exemplos é construído usando algoritmos que detectam semelhanças. Por exemplo, um algoritmo pode identificar que tanto os tigres quanto os gatos tabby são tipos semelhantes de gatos. Em muitos casos, essas semelhanças são expressas ao longo de um grande número de dimensões, e o algoritmo criará representações numéricas como vetores que descrevem quão proximamente semelhante um item ou frase é de outro. Veja nosso blog sobre busca vetorial.
O desafio com esses algoritmos é que eles devem ser treinados para reconhecer quando um item é semelhante a outro item já reconhecido. Esse treinamento exige fornecer aos modelos vastas quantidades de dados, permitindo que o modelo componha e expanda seu campo de reconhecimento. Alguns LLMs foram treinados escaneando todo o conteúdo da internet para construir sua base de conhecimento e compreensão.
Exemplos de ferramentas de IA generativa
Os principais participantes na construção e no acesso a modelos de IA generativa incluem AWS, OpenAI, Microsoft, Google, Meta e Anthropic. Cada uma lançou seus próprios modelos em versões gratuitas e corporativas. Acreditamos que esses fornecedores criarão uma força gravitacional centralizadora com seus LLMs, de forma semelhante ao que fizeram com seus serviços de nuvem e redes sociais, já que o gerenciamento de LLMs exige uma quantidade incrível de recursos.
Também estamos vendo o surgimento de milhares de plug-ins de IA gerativa para navegadores, conforme exemplificado neste Artigo da ZDNet. Estes plug-ins estão ajudando os usuários finais na criação de conteúdo de todos os tipos. Para a Couchbase, anunciamos a visualização privada do nosso próprio assistente de codificação alimentado por IA generativa, Couchbase iQ.
Por que o Couchbase é um participante importante em aplicações impulsionadas por IA Generativa
O Couchbase já está sendo usado como uma plataforma de dados para Aplicações impulsionadas por IA. Há vários motivos para isso, incluindo o valor e a flexibilidade do formato de dados JSON, a versatilidade dos padrões de acesso a dados proporcionados pelo Couchbase e a introdução do nosso recurso mais recente, Couchbase Capella iQ.
O JSON é um formato de dados ideal para dados orientados a IA
Engenharia de prompt é o processo de construção de prompts de IA generativa que contêm a quantidade adequada de dados contextuais para receber uma resposta relevante e precisa de um LLM. A engenharia de prompt é um campo de especialização em rápido crescimento e o JSON é um formato ideal para armazenar dados de prompt. Considere que:
- Um documento JSON pode conter tanto dados quanto metadados sobre esses dados em um único documento para alimentar prompts.
- O JSON é incrivelmente popular para armazenar informações de perfil de conta, incluindo atributos destinados à personalização e à experiência do usuário.
- O JSON também pode conter strings de prompt completas, o que pode ajudar a manter o contexto conversacional de uma sessão para outra. Isso é importante porque a maioria dos LLMs é apátrida (sem estado) e não mantém o contexto sobre a conversa que está conduzindo.
Cada uma dessas observações aponta para o motivo pelo qual o JSON é o formato de dados ideal para a inteligência artificial generativa.
A complexidade dos dados é a inimiga da IA Generativa
Reconhecemos que a IA generativa lida com semelhanças, e não com especificidades. Consequentemente, as informações derivadas entregues por conversas com IA generativa podem sofrer de alucinações. Uma alucinação de IA generativa pode parecer um fato real, mas não pode ser rastreada até um. Isso destaca a natureza imprecisa da IA generativa. Para minimizar alucinações e melhorar a precisão da IA, acreditamos que as arquiteturas de dados devem ser simplificadas. No entanto, muitas aplicações são alimentadas por múltiplos bancos de dados, cada um dos quais realiza sua própria operação distinta, como armazenar sessões em cache, atualizar perfis de usuário em JSON, gerenciar transações relacionais, pesquisar texto e locais, disparar eventos, escanear logs de séries temporais ou pesquisar embeddings vetoriais para IA.
No entanto, a complexidade de usar vários bancos de dados para cada um desses padrões de acesso pode confundir os LLMs quando os prompts são derivados de várias fontes. Esperamos que os arquitetos de dados percebam que seus prompts de IA generativa precisarão de uma arquitetura de dados limpa e simples e de um pool único de dados de prompt para melhorar a precisão dos resultados dos LLMs.
É por isso que uma aplicação impulsionada pelo Couchbase, que desfruta de todos os padrões de acesso mencionados acima, não apenas ajudará a reduzir o custo arquitetônico, mas também criará dados mais limpos e precisos para alimentar modelos de IA.
Os LLMs de IA generativa são centralizados, mas a utilização da IA é descentralizada na Borda
As interações de IA generativa com grandes modelos de linguagem são uma força gravitacional centralizadora para os principais provedores de serviços de nuvem (CSPs) devido aos seus requisitos extremamente altos de processamento e infraestrutura. No entanto, a criação de dados de IA e o consumo de resultados de LLMs ocorrem na borda e em dispositivos móveis. Isso é especialmente verdadeiro quando o aplicativo é voltado para o usuário final e fornece conteúdo hiperpersonalizado. Os aplicativos móveis são distribuídos e frequentemente desconectados. Explicamos esse fenômeno em nosso blog recente sobre The New Stack.
O Couchbase pode preencher a lacuna de precisão da IA Generativa
A IA generativa, embora poderosa, carece de precisão em muitas de suas respostas. Isso pode criar novos desafios para os desenvolvedores:
- Como preencher a lacuna entre a precisão de recursos tradicionais de SGBD, como transações e consultas SQL, e a imprecisão de resultados criados por IA.
- Usando o Couchbase Capella iQ, os desenvolvedores podem contar com a precisão do SQL++ e de transações ACID distribuídas e multidocumento para ajudar a melhorar a precisão de um aplicativo alimentado por IA construído com o Couchbase Capella.
Couchbase é a plataforma de dados para aplicativos alimentados por IA
Os clientes do Couchbase já estão construindo Aplicações impulsionadas por IA porque suas aplicações precisam das capacidades fundamentais do Couchbase, incluindo:
Desempenho da aplicação
- Cache em memória de alta velocidade para maior capacidade de resposta
- Baixa latência, mesmo na borda onde os dados voltados para IA são criados e consumidos
- Ajuste de desempenho para isolar e otimizar cargas de trabalho no cluster
Versatilidade
- JSON para armazenar dados operacionais, seus metadados, suas matrizes de busca e sequências de prompts
- Serviços de acesso multimodelo para chave/valor, texto e pesquisa geográfica, alterações de documentos, dados de Séries Temporais (Time Series), captura e streaming de eventos, consultas recursivas (perseguição de grafos) e processamento analítico operacional
- Consultas preditivas no Couchbase Lite.
- Precisão e facilidade da linguagem de consulta SQL++.
- Processamento de borda, sincronização de dados hierárquica e sincronização ponto a ponto entre instâncias de banco de dados móveis embutidas localmente (Couchbase Lite).
Escalabilidade empresarial
- Agrupamento geográfico distribuído
- Suporte para implantações multi-cloud, DBaaS, Kubernetes e auto-gerenciadas
- Transações ACID distribuídas e multi-documento (patenteadas) e confiáveis quando necessário.
- Segurança e certificações de nível empresarial para PCI, HIPAA e SOC 2 Type II.
O Couchbase usará inteligência artificial no gerenciamento e na operação do banco de dados como serviço Capella?
Sim, a Couchbase está explorando maneiras de usar IA para apoiar atividades operacionais como dimensionamento de clusters, redimensionamento, rebalanceamento, automação de borda e muito mais.
Conclusão: O Couchbase está pronto para IA Generativa
O Couchbase continuará a incorporar recursos de IA em toda a sua linha de produtos, focando especificamente em:
- Melhorar a produtividade do desenvolvedor ao introduzir recursos como o Capella iQ
- Otimizando o processamento de IA dentro da plataforma Couchbase
- Habilitando aplicativos impulsionados por IA em qualquer lugar, inclusive na Borda
- Construindo um ecossistema vibrante de parceiros de IA
Como eu experimento o Capella iQ?
A Couchbase está oferecendo visualizações de tecnologia privadas para a comunidade Couchbase.
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