Optimización del despliegue de aplicaciones GenAI empresariales con una gestión eficiente de datos no estructurados
Implementar aplicaciones de GenAI en entornos de producción no es tarea fácil, especialmente cuando se trata de datos no estructurados. Las empresas suelen tener dificultades para gestionar y utilizar eficientemente este tipo de datos para obtener información y mantener una ventaja competitiva. En un reciente Unstructured Data Meetup organizado por Zilliz, Joe Maionchi, vicepresidente de Investigación y Desarrollo en Aparavi, y Hendrik Knack analizaron técnicas de vanguardia para gestionar datos no estructurados con el fin de agilizar la implementación de aplicaciones de GenAI.
Joe Maionchi hablando en el Unstructured Data Meetup de julio en SF
Ver la charla de Joe y Handrik
El desafío de gestionar datos no estructurados
Los datos no estructurados incluyen desde correos electrónicos y publicaciones en redes sociales hasta videos, imágenes y documentos que no pueden almacenarse de manera uniforme. A diferencia de los datos estructurados, que encajan ordenadamente en filas y columnas, los datos no estructurados son enormes, variados y difíciles de gestionar con bases de datos tradicionales. Como destacó Joe Maionchi, "entre el 75 y el 80% de los datos empresariales son actualmente no estructurados, y el volumen crece cada año." Este rápido crecimiento hace que sea cada vez más difícil para las organizaciones almacenar, procesar y extraer información valiosa de sus datos.
Los principales desafíos de los datos no estructurados incluyen:
Complejidad en la gestión: Los datos no estructurados vienen en una variedad de formatos, lo que dificulta su estandarización y procesamiento. Además, el gran volumen de estos datos puede generar altos costos de almacenamiento y complejidad de gestión.
Preocupaciones sobre la privacidad de los datos: Proteger la información sensible es una preocupación importante para las empresas. Las filtraciones de datos, en particular aquellas que involucran Información de Identificación Personal (PII), pueden ser desastrosas. Almacenar y procesar datos en entornos externos, como soluciones basadas en la nube o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) como GPT, aumenta el riesgo de filtraciones de datos e infracciones de cumplimiento.
Mala calidad de los datos: Los datos no estructurados suelen contener inconsistencias, valores faltantes e información redundante. Este problema dificulta la extracción de información de alta calidad y accionable sin una limpieza de datos extensa.
Complejidad de procesamiento e integración: Analizar datos no estructurados requiere técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la recuperación de información. Sin embargo, muchos equipos carecen de la experiencia técnica necesaria, lo que conduce a una utilización ineficiente de los datos.
Optimización de la gestión de datos no estructurados con Aparavi
Para abordar estos desafíos, los proveedores de servicios de gestión de datos como Aparavi ofrecen una plataforma de datos integral diseñada para simplificar la gestión y utilización de datos no estructurados. Así es como la plataforma aborda los principales puntos problemáticos.
Flujo de datos en el entorno del cliente
Datos en su lugar: Esta plataforma permite a las empresas gestionar y analizar datos sin transferirlos a entornos externos, garantizando la privacidad de los datos. La plataforma se integra perfectamente con una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos vectoriales como Milvus y Zilliz Cloud (el Milvus totalmente gestionado), almacenes de archivos y servicios en la nube como Outlook y OneDrive.
Privacidad de los datos: Las empresas pueden extraer información valiosa sin comprometer información sensible al mantener los datos de forma segura en las instalaciones. Las aplicaciones de la plataforma se implementan dondequiera que residan sus datos no estructurados, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos.
Arquitectura distribuida: Aparavi emplea una arquitectura de datos distribuida, lo que permite a las organizaciones gestionar sus datos de manera más eficiente y a escala. Esta arquitectura elimina la necesidad de granjas de servidores extensas, ya que los metadatos, los almacenes vectoriales y los índices se distribuyen entre nodos.
Ingesta robusta de datos: La plataforma admite la ingesta de más de 1,000 tipos de archivos e incluye capacidades avanzadas de OCR (Optical Character Recognition) para extraer texto de imágenes. Esta capacidad garantiza que diversas fuentes de datos puedan integrarse y analizarse de manera efectiva.
Agregación y consulta de datos: Una vez ingeridos, los datos no estructurados se agregan, lo que permite a los usuarios realizar consultas para extraer información valiosa. Esta capacidad es crucial para identificar tendencias y realizar análisis granulares.
Propiedad y permisos granulares de los datos: La plataforma permite a las empresas controlar la propiedad de los datos a un nivel granular, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan acceder a información sensible. Esta característica es particularmente importante para mantener el cumplimiento normativo y proteger la PII.
Acciones y automatización de datos: La plataforma incluye funciones integradas que permiten a los usuarios actuar sobre la información directamente dentro del sistema. Los procesos automatizados garantizan que los datos sigan cumpliendo con la normativa y estén actualizados sin requerir intervención manual.
RAG empresarial escalable con Aparavi y la base de datos vectorial Milvus
Generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica de IA que proporciona a los modelos de lenguaje grandes (LLMs) información contextual sobre las consultas de los usuarios para generar respuestas más relevantes y precisas. Este enfoque puede mitigar significativamente los problemas de alucinación de los LLM. También permite que muchas aplicaciones impulsadas por LLM aprovechen el potencial de conjuntos de datos específicos de dominio, propietarios o privados a los que los LLM no tenían acceso previamente sin preocuparse por problemas de seguridad de los datos.
Milvus es una base de datos vectorial de código abierto que almacena, indexa y recupera miles de millones de vectores. Está diseñada específicamente para requisitos de producción y es ideal para crear sistemas RAG empresariales. Al integrarse con Milvus, la plataforma de Aparavi ofrece soluciones RAG empresariales con dos características destacadas: Semantic Search Retriever y AI Data Loader.
Semantic Search Retriever
Semantic Search Retriever mejora la relevancia contextual de las respuestas a las consultas. Esta herramienta proporciona un endpoint de API de búsqueda semántica que se puede consultar para extraer fragmentos de datos relevantes para proyectos de IA.
RAG como servicio para consultas de información
Cómo funciona: Los datos se ingieren, procesan y almacenan en la base de datos vectorial Milvus como embeddings vectoriales. Cuando realiza una consulta, esta también se convierte en un embedding vectorial. Luego, la API aprovecha Milvus para recuperar los embeddings vectoriales más similares a la consulta y devuelve los datos relevantes.
Beneficios: Esta herramienta mejora significativamente la precisión de las respuestas de las aplicaciones LLM. Las empresas pueden elegir bases de datos vectoriales eficientes como Milvus y alimentar datos directamente a través del pipeline de datos de Aparavi.
AI Data Loader
AI Data Loader automatiza la importación de datos desde diversas fuentes, incluidos sistemas locales, almacenamiento en la nube y repositorios externos. Gestiona tareas como la limpieza de datos, la deduplicación y el formateo, asegurando que los datos estén bien preparados para el análisis. Luego, el loader envía los datos preprocesados a una base de datos vectorial como Milvus para la búsqueda por similitud. Los resultados relevantes recuperados se proporcionarán al LLM como contexto de consulta del usuario para obtener respuestas más relevantes.
AI Data Loader en el pipeline
Limitaciones actuales del RAG empresarial de Aparavi
Aunque Aparavi proporciona soluciones RAG empresariales para gestionar datos no estructurados, todavía existen algunos desafíos:
Huella pesada: Dado que Aparavi aloja la plataforma en el lado del cliente y no transfiere datos externamente, la huella puede ser significativa, lo que podría afectar al rendimiento.
Interfaz de usuario: Debido a su complejidad, los nuevos usuarios pueden encontrar difícil incorporarse y navegar por la plataforma Aparavi.
Conclusión
A medida que las empresas continúan explorando el potencial de GenAI, gestionar datos no estructurados sigue siendo un desafío crítico. Las organizaciones pueden optimizar sus proyectos de IA y escalar sus aplicaciones a medida que su negocio crece aprovechando plataformas avanzadas de gestión de datos como Aparavi e integrándose con bases de datos vectoriales de alto rendimiento como Milvus.
Recursos adicionales
Fendy FengFendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.
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