La funcionalidad de búsqueda vectorial en InterSystems IRIS es una característica innovadora, incluida en la versión experimental de la actualización 2024.1, que permite potenciar aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Los puntos clave de esta integración son:
Almacenamiento vectorial en bases de datos SQL:
- Introducción de un nuevo tipo de dato SQL llamado
VECTOR, diseñado para almacenar vectores generados por modelos de embeddings. Estos modelos convierten texto (u otros datos, como imágenes) en representaciones numéricas que capturan el significado semántico del contenido. - Funciones relacionadas como
TO_VECTORpara convertir texto a vectores y funciones de similitud (VECTOR_DOT_PRODUCTyVECTOR_COSINE) que permiten comparar vectores y medir similitudes de manera eficiente.
- Introducción de un nuevo tipo de dato SQL llamado
Búsqueda semántica mejorada:
- Este enfoque de búsqueda basada en vectors ofrece resultados de más alta calidad que las búsquedas basadas en palabras clave tradicionales, gracias a la capacidad de capturar el significado subyacente del texto en lugar de solo palabras exactas.
Facilidad de implementación con SQL estándar:
- Se planean mejoras futuras que simplificarán aún más el uso de este tipo de búsqueda, incluyendo abstracciones que evitarán tratar directamente con vectores.
Esta arquitectura facilita integrar modelos de lenguaje como GPT-4, mediante la combinación de datos estructurados y no estructurados en consultas SQL, y la conexión a API externas mediante ObjectScript. Esto brinda a las empresas una plataforma robusta y optimizada para desarrollar aplicaciones escalables y basadas en datos reales de negocio [1].
Sources:
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