Base de datos vectoriales diseñadas para la era de la IA

¿Alguna vez ha recibido un correo electrónico intentando venderle un producto que ya ha comprado? ¿O ha tenido una interacción de servicio en la que ha tenido que responder las mismas preguntas varias veces con diferentes personas? Una base de datos vectorial puede evitar estas situaciones al permitir un acceso rápido y análisis eficiente de los datos de los clientes, ofreciendo respuestas coherentes y personalizadas en cada interacción.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) prometen mejorar la personalización y el intercambio de información, pero los LLM comerciales, como ChatGPT o Gemini, se basan en datos genéricos de Internet y no acceden a la información propietaria de su negocio, lo que limita su precisión.

Para adaptarlos a sus necesidades, sería necesario incorporar sus propios datos mediante ajuste fino, un proceso costoso, lento y que puede generar problemas de confianza. Por eso, una base de datos vectorial, es una alternativa más eficiente: protege la privacidad, unifica los datos y ahorra tiempo y recursos, ofreciendo los beneficios del ajuste fino.

Base de datos vectorial de Data Cloud

Una base de datos vectorial de nueva generación, como Data Cloud Vector Database, almacena, unifica e indexa datos no estructurados —correos electrónicos, documentos, contenido social y sitio web— para mejorar el conocimiento en Salesforce y los resultados de la IA generativa. Integrando transcripciones de llamadas, reseñas o tickets de soporte en los perfiles de clientes, ayuda a calificar leads, extraer información en tiempo real, fomentar la lealtad y generar contenido centrado en el cliente, combinando estos datos con información estructurada y almacenándolos como metadatos en Data Cloud para su uso en cualquier aplicación de la plataforma.

Esta base de datos potencia la IA generativa al ofrecer respuestas más precisas y actualizadas mediante recuperación de datos optimizada y búsqueda semántica, enriqueciendo los prompts con información relevante.

Frente al ajuste fino, una base de datos vectorial resulta una alternativa más eficiente para obtener resultados de IA generativa adaptados a la empresa. A continuación, analizaremos el ajuste fino.

¿Qué es el ajuste fino?

El ajuste fino de un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) consiste en entrenarlo para mejorar su desempeño en tareas específicas, como analizar el sentimiento del cliente o resumir historiales médicos. Por ejemplo, un despacho de abogados podría entrenarlo con información sobre cláusulas y términos legales para extraer datos de documentos.

No obstante, el ajuste fino es costoso, requiere gran potencia de cálculo, experiencia especializada e infraestructura adicional, y además consume mucho tiempo, especialmente con modelos grandes.

Además, el ajuste fino no resuelve un problema más profundo: la falta de datos unificados. Cuando la información de la empresa está fragmentada en distintos sistemas, los clientes reciben una experiencia inconsistente y repetitiva.

«El ajuste fino sigue siendo una incógnita, y sus beneficios no están comprobados» afirmó Rahul Auradkar, vicepresidente ejecutivo de Gestión de Productos en Salesforce. «Si ajustas modelos utilizando datos relevantes para tus clientes, estás incorporando parte de su información en el modelo, lo que genera serios problemas de confianza».

Una base de datos vectorial puede ser una mejor opción

Una base de datos vectorial puede ser una alternativa más eficiente, conectándose directamente con un LLM o prompt y organizando los datos mediante vectores que describen la información en detalle. Esto facilita encontrar información relevante, sin importar su origen.

Por ejemplo, una empresa con una gran cadena de suministro puede analizar rutas considerando tráfico, clima o cortes de carreteras, mientras que un chatbot de autoservicio puede determinar en tiempo real si un cliente tiene derecho a una oferta especial. Así, la base de datos vectorial elimina la necesidad de ajustes finos y unifica todos los datos empresariales con su CRM.

Esto es fundamental para la precisión de los prompts de IA, ya que la mayoría de los datos corporativos (90%) están en formatos no estructurados —PDF, documentos, vídeos, correos electrónicos y redes sociales—, difíciles de procesar por los modelos de IA.

«Los datos no estructurados son súper valiosos para las empresas, pero es muy difícil actuar sobre ellos», dijo Auradkar. «Las empresas quieren dar vida a estos datos no estructurados».

Sus datos son una mina de oro — úselos

Los datos propietarios de una empresa son esenciales para construir un LLM empresarial. Una base de datos vectorial permite almacenar y procesar toda esta información de manera clara y fácilmente analizable.

Al combinar datos estructurados y no estructurados —como historial de compras, casos de asistencia e inventario— potencia la IA, la automatización y el análisis en todas las aplicaciones empresariales. Esto incrementa el valor del negocio y el ROI, ya que facilita decisiones más informadas y resultados más efectivos.