Cómo una base de datos vectorial puede impulsar el éxito de la IA 

¿Alguna vez has recibido un correo electrónico tratando de vender un producto que ya has comprado? ¿O has tenido una interacción de servicio en la que tuviste que responder a las mismas preguntas varias veces a diferentes personas?   

Los modelos de lenguaje grande (LLM) prometen eliminar estas molestias al proporcionar mayores niveles de intercambio de información y personalización en las operaciones de tu empresa. El problema es que los LLM listos para usar como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google, que son utilizados por muchas empresas, se construyen con datos genéricos disponibles universalmente en Internet. Debido a que no tienen acceso a tus datos patrimoniales, cualquier IA construida a partir de estos modelos no proporcionará los matices que tus clientes esperan. Además, los datos genéricos no siempre están actualizados. Los datos de ChatGPT solo se ejecutan hasta abril de 2023, por ejemplo.  

Para adaptar los LLM listos para usar a las necesidades de tu negocio, deberás incorporar tus propios datos empresariales al modelo de inteligencia artificial (IA). Este proceso, llamado ajuste (fine-tuning), puede generar mejores resultados para sus clientes. Pero es costoso y lleva mucho tiempo, además puede generar problemas de confianza.  

Hay una mejor manera: una base de datos vectorial, “un nuevo tipo de base de datos para la era de la IA” que ofrece todos los beneficios del ajuste y también alivia los problemas de privacidad, ayuda a unificar los datos y ahorra tiempo y dinero.  

Base de datos vectorial en la nube 

Una base de datos vectorial de última generación, como la Data Cloud Vector Database, almacena, unifica e indexa datos no estructurados (correos electrónicos, documentos de texto, contenido social y web, etc.) para desbloquear el conocimiento en todas las aplicaciones de Salesforce y mejorar los resultados de IA generativa. Por ejemplo, logra incorporar datos de clientes de transcripciones de llamadas, reseñas de clientes en línea o tickets de soporte en los perfiles de los clientes. Esto puede ayudar a los equipos a obtener mejores clientes potenciales, extraer información en tiempo real para pronósticos, promover la lealtad del cliente a largo plazo con un servicio proactivo y crear contenido generado por IA que esté más centrado en el cliente. 

Integrada en Einstein 1 Platform, Data Cloud Vector Database se alimenta de diferentes tipos de grandes conjuntos de datos obtenidos en interacciones con los clientes en múltiples puntos de contacto, incluidos sitios web, redes sociales y canales de comercio, así como datos incrustados en archivos PDF, audio y video. Luego clasifica y organiza estos datos no estructurados y los combina con datos estructurados para enriquecer los perfiles de los clientes y almacenarlos como metadatos en Data Cloud. Estos metadatos se pueden recuperar y activar rápidamente en cualquier lugar de Einstein 1 Platform.  

Rahul Auradkar, vicepresidente ejecutivo y gerente general de Unified Data Services y Einstein en Salesforce, explica cómo una base de datos vectorial te ayuda a ofrecer mejores experiencias a los clientes. 

Mejora la IA generativa al proporcionar respuestas más relevantes, precisas y actualizadas mediante capacidades mejoradas de recuperación de datos y búsqueda semántica. Los resultados de la búsqueda se utilizan para corroborar o mejorar el comando de IA con datos relevantes.  

En comparación con el ajuste, una base de datos vectorial puede ser una mejor manera para que las empresas obtengan resultados mejores y más relevantes con IA generativa. Echemos un vistazo al ajuste. 

¿Qué es el ajuste? 

Ajustar un LLM significa entrenarlo para que sea mejor en tareas específicas, como analizar el sentimiento del cliente o resumir el historial de salud de un paciente.   

Con el ajuste, el modelo se expone a ejemplos o datos relacionados con la tarea que desea que complete. Por ejemplo, un bufete de abogados puede ajustar un LLM con información sobre cláusulas y términos legales con el fin de capacitarlo para extraer información específica de documentos.  

Sin embargo, el ajuste es costoso y requiere una gran potencia informática, experiencia específica e infraestructura adicional. Además, lleva mucho tiempo porque los modelos grandes requieren mucho tiempo para ser entrenados. Cuanto más grande sea el modelo, más tiempo se necesita.  

Del mismo modo, el ajuste es simplemente una solución paliativa que no aborda una deficiencia más fundamental: la falta de datos unificados. ¿Por qué los datos unificados deberían ser una preocupación? Porque cuando los datos de tu empresa se almacenan en diferentes partes de la organización, tus clientes obtienen una experiencia desconectada y repetitiva. 

Una base de datos vectorial puede ser una mejor opción 

Una base de datos de vectores se puede conectar directamente a un LLM o al comando. Se llama base de datos vectorial porque organiza y almacena datos de una manera que enfatiza los vectores, que son etiquetas que describen diferentes tipos de datos en detalle. Estos descriptores te ayudan a encontrar información relevante en un mar de datos, independientemente de su origen.  

Por ejemplo, las empresas que gestionan grandes cadenas de suministro pueden utilizar una base de datos vectorial para analizar y optimizar las rutas de envío. La base de datos vectorial puede almacenar información sobre patrones de tráfico, condiciones climáticas y bloqueos en carreteras. O bien, un chatbot de IA en una página de autoservicio sabrá si un cliente es elegible para una actualización u oferta especial ya que sintetiza datos relevantes de las fuentes correctas en el momento adecuado. De esta manera, una base de datos vectorial elimina la necesidad de ajustes y unifica todos los datos de la empresa con tu CRM a la vez. 

Esto es fundamental para la precisión, integridad y eficiencia de los resultados o respuestas que se obtienen de los comandos de IA. Esta es la razón: La gran mayoría (90%) de los datos corporativos reside en los llamados formatos no estructurados, como PDF, documentos de texto, videos, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales, lo que los hace en gran medida inaccesibles para las aplicaciones comerciales y los modelos de IA. Debido a que carecen de un formato estructurado y organizado, es casi imposible que los LLM los analicen.  

“Los datos no estructurados son muy valiosos para las empresas, pero es muy difícil actuar tomándolos en cuenta”, declaró Auradkar. “Las empresas quieren dar vida a estos datos no estructurados”.  

Tus datos patrimoniales son una mina de oro: úsalos 

Los datos patrimoniales de una empresa son la base para crear un LLM empresarial. Una base de datos vectorial permite a la IA almacenar y procesar todos estos datos de una manera fácil de entender y analizar.  

Esto aumenta el valor comercial y el ROI. ¿Cómo? Al combinar datos no estructurados con datos estructurados, incluido el historial de compras, los casos de atención al cliente y el inventario de productos, para impulsar la inteligencia artificial, la automatización y el análisis en todas las aplicaciones empresariales. Cuando tienes acceso a toda esta información, puedes tomar mejores decisiones que resulten en mejores resultados comerciales.  

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