Creación de aplicaciones aumentadas con LLM con Zilliz Cloud
En los últimos meses, el lanzamiento de GPT-3.5 en nov de 2022 y GPT-4 en mar de 2023 ha provocado un cambio sísmico en la forma en que los usuarios interactúan con los datos y las aplicaciones. El poder transformador de ChatGPT no reside simplemente en su capacidad para generar texto, sino en su asombrosa comprensión y adaptabilidad al contexto. Proporciona una interfaz de comunicación más natural e intuitiva, forjando una conexión íntima entre humanos y máquinas y convirtiendo tareas arduas en intercambios de diálogo sin esfuerzo. Este floreciente ámbito de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) ha cambiado nuestras expectativas y deseos respecto a las aplicaciones de software, impulsando a los desarrolladores hacia un futuro en el que las aplicaciones se usan y con las que se interactúa.
Desafíos actuales de los LLMs en aplicaciones
A pesar de su potencial, los desarrolladores deben abordar los desafíos que los LLMs plantean al implementar LLMs como ChatGPT en sus aplicaciones.
En primer lugar, los LLMs se entrenan principalmente con datos disponibles públicamente, por lo que a veces necesitan más matices y contexto de información específica de dominio, propietaria o privada. Esta falta de acceso a datos privados dificulta la capacidad del modelo para proporcionar soluciones o respuestas adaptadas a algunas industrias o aplicaciones especializadas.
El segundo desafío se conoce como alucinación. Este término se refiere a la tendencia de los LLMs a generar respuestas basadas en datos incompletos o inexactos. Dado que los LLMs basan sus respuestas únicamente en los datos con los que han sido entrenados, a veces pueden crear respuestas engañosas, incorrectas o completamente fabricadas cuando necesitan más información.
Además, los LLMs pueden tener dificultades para mantenerse actualizados. Los datos de entrenamiento a menudo quedan obsoletos rápidamente y, debido a los costos significativos asociados con el reentrenamiento de estos modelos — del orden de 1,4 millones de dólares para modelos como GPT-3 — su base de conocimiento no se actualiza regularmente. Esta limitación puede hacer que proporcionen información desactualizada en sus respuestas.
Desde el punto de vista del rendimiento, usar LLMs para aplicaciones puede ser costoso y lento. Funcionan con un sistema de cobro basado en tokens, donde LLMs como Chat GPT facturan por cada token utilizado en una consulta. El costo puede acumularse rápidamente, especialmente al manejar grandes volúmenes de consultas o preguntas repetitivas. Además, pueden surgir problemas de rendimiento durante las horas pico de uso, lo que provoca demoras frustrantes. Además, los LLMs tienen un límite estricto en la cantidad de tokens en los prompts de consulta, lo que restringe la complejidad y la longitud de las interacciones. Por ejemplo, ChatGPT-3 tiene un límite de 4.096 tokens, mientras que GPT-4 tiene un límite de 8.192 tokens.
Por último, los datos de preentrenamiento utilizados por los LLMs son inmutables. Cualquier información incorrecta u obsoleta incluida durante la fase de entrenamiento persistirá, ya que actualmente debe existir una forma de modificar, corregir o eliminar dichos datos después del entrenamiento.
A medida que nos adentramos más en el mundo de las aplicaciones aumentadas con LLM, es crucial abordar estos desafíos. Superar los desafíos es donde entran en juego soluciones innovadoras como Zilliz Cloud y GPTCache, que exploraremos en las próximas secciones.
Aumentar las aplicaciones LLM con Zilliz Cloud y GPTCache
Aprovechar todo el potencial de los LLMs grandes como ChatGPT en aplicaciones implica superar desafíos críticos en precisión, actualidad de la información, eficiencia de costos y rendimiento, como se comentó anteriormente. Soluciones innovadoras como Zilliz Cloud y GPTCache ofrecen respuestas sólidas a estos problemas.
Mejorar la precisión y la actualidad
Zilliz Cloud aporta soluciones transformadoras que mejoran sustancialmente la precisión de las respuestas generadas por los LLMs y mantienen actualizada su base de conocimiento.
Al permitir que desarrolladores y empresas almacenen de forma segura datos privados específicos del dominio, contemporáneos y confidenciales fuera de los LLM, Zilliz Cloud garantiza que las respuestas sean precisas y relevantes. Cuando un usuario plantea una pregunta, las aplicaciones de LLM usan modelos de embedding para convertir la pregunta en vectores. Posteriormente, Zilliz Cloud realiza una búsqueda de similitud para ofrecer los resultados top-k relevantes para la consulta. Estos resultados y la pregunta original forman un contexto integral para que el LLM genere respuestas más precisas. Este enfoque mitiga el problema de las alucinaciones, en el que los LLM podrían producir información incorrecta o inventada debido a datos insuficientes o desactualizados.
Cómo funciona Zilliz Cloud para la generación aumentada por recuperación
Además, la integración de Zilliz Cloud permite actualizaciones regulares de la base de conocimiento, garantizando que los LLM siempre puedan acceder a la información más reciente y precisa. Esta función aborda el problema de que los LLM se entrenen con datos desactualizados, proporcionando a los usuarios respuestas que reflejan los conocimientos más recientes.
Maximizar la rentabilidad y el rendimiento
Combinar Zilliz Cloud con GPTCache crea un ecosistema que reduce los costos operativos y mejora el rendimiento de las aplicaciones de LLM.
GPTCache es una caché semántica de código abierto que almacena respuestas de LLM. Esta función de almacenamiento es particularmente beneficiosa para gestionar consultas repetitivas o similares, reduciendo invocaciones innecesarias a LLM que generan mayores costos y respuestas más lentas, especialmente durante picos de uso. Cuando un usuario plantea una pregunta en este ecosistema, Zilliz Cloud primero consulta GPTCache en busca de respuestas preexistentes. Si Zilliz Cloud encuentra una respuesta, la devuelve rápidamente al usuario. Zilliz Cloud envía la consulta al LLM para obtener una respuesta si no encuentra ningún resultado. Luego, esta respuesta se almacena en GPTCache para uso futuro, optimizando la utilización de recursos.
Cómo funcionan Zilliz Cloud y GPTCache
Al trabajar en conjunto, Zilliz Cloud y GPTCache presentan una solución potente para superar los desafíos de implementar LLM en aplicaciones. Esta sinergia crea un entorno donde las aplicaciones de IA pueden generar respuestas más precisas, oportunas, rentables y de alto rendimiento, mejorando significativamente la experiencia y la interacción del usuario.
Comienza con el stack CVP para crear tus aplicaciones de LLM
Tras haber explorado las soluciones robustas que Zilliz Cloud y GPTCache proporcionan para mejorar las aplicaciones de LLM, el siguiente paso es explorar cómo aplicar estas herramientas y empezar a crear tus propias aplicaciones. Un desarrollo emocionante en la tecnología de IA, el stack CVP (ChatGPT/LLMs + una base de datos vectorial + prompt-as-code), presenta un marco robusto para lograr este objetivo. Exploremos esto con más detalle en la siguiente sección.
Para quienes son nuevos en este ámbito, OSS Chat es una excelente muestra del potente stack CVP. OSS Chat es un chatbot de IA que utiliza información fundamentada de fuentes como GitHub para responder preguntas sobre software popular de código abierto. Bajo el capó, OSS Chat está construido con Akcio, un stack CVP de código abierto para generación aumentada por recuperación (RAG). La lógica de recuperación de información se expresa en Ackio para transformar repositorios de GitHub y páginas de documentación en vectores de embedding y almacenar los datos vectoriales en Zilliz Cloud. Cuando un usuario pregunta sobre un proyecto de código abierto, Zilliz Cloud realiza una búsqueda de similitud para encontrar los resultados top-k más relevantes. Estos resultados y la pregunta original del usuario se recomponen en un prompt integral para que el LLM devuelva una respuesta de alta calidad.
Para brindar una experiencia de aprendizaje más interactiva, te invitamos a unirte a un seminario web con OriginTrail y nosotros el 7 de septiembre. Esta sesión profundizará en el proceso de creación de aplicaciones LLM, lo que te permitirá interactuar directamente con desarrolladores experimentados y expertos en el campo del desarrollo de aplicaciones LLM. La combinación innovadora de Zilliz Cloud, GPTCache y LLMs abre posibilidades en el panorama del desarrollo de aplicaciones de IA. No hay mejor momento para explorar estas tecnologías revolucionarias y emprender tu camino.
Primeros pasos con Zilliz Cloud
- Comienza gratis con el nuevo Plan Starter. ¡Un gran plan para empezar sin complicaciones de instalación y que no requiere tarjeta de crédito!
- O comienza tu prueba gratuita de 30 días del plan Standard con $100 en créditos al registrarte y la oportunidad de ganar hasta $200 en créditos en total.
- Profundiza en la documentación de Zilliz Cloud.
- Consulta la guía sobre migración de Milvus a Zilliz Cloud.
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