{"id":9826,"date":"2024-06-06T10:31:00","date_gmt":"2024-06-06T10:31:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=9826"},"modified":"2025-12-16T11:43:43","modified_gmt":"2025-12-16T11:43:43","slug":"vector-database","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/vector-database\/","title":{"rendered":"Base de datos vectoriales dise\u00f1adas para la era de la IA"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfAlguna vez ha recibido un correo electr\u00f3nico intentando venderle un producto que ya ha comprado? \u00bfO ha tenido una interacci\u00f3n 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 r\u00e1pido y an\u00e1lisis eficiente de los datos de los clientes, ofreciendo respuestas coherentes y personalizadas en cada interacci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM)<\/a> prometen mejorar la personalizaci\u00f3n y el intercambio de informaci\u00f3n, pero los LLM comerciales, como ChatGPT o Gemini, se basan en datos gen\u00e9ricos de Internet y no acceden a la informaci\u00f3n propietaria de su negocio, lo que limita su precisi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Para adaptarlos a sus necesidades, ser\u00eda 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<\/a>, es una alternativa m\u00e1s eficiente: protege la privacidad, unifica los datos y ahorra tiempo y recursos, ofreciendo los beneficios del ajuste fino.<\/p>\n\n\n\n

Base de datos vectorial de Data Cloud<\/h2>\n\n\n\n

Una base de datos vectorial de nueva generaci\u00f3n, como Data Cloud Vector Database<\/a>, almacena, unifica e indexa datos no estructurados \u2014correos electr\u00f3nicos, documentos, contenido social y sitio web\u2014 para mejorar el conocimiento en Salesforce y los resultados de la IA generativa. Integrando transcripciones de llamadas, rese\u00f1as o tickets de soporte en los perfiles de clientes, ayuda a calificar leads, extraer informaci\u00f3n en tiempo real, fomentar la lealtad y generar contenido centrado en el cliente, combinando estos datos con informaci\u00f3n estructurada y almacen\u00e1ndolos como metadatos<\/a> en Data Cloud<\/a> para su uso en cualquier aplicaci\u00f3n de la plataforma.<\/p>\n\n\n\n

Esta base de datos potencia la IA generativa al ofrecer respuestas m\u00e1s precisas y actualizadas mediante recuperaci\u00f3n de datos optimizada y b\u00fasqueda sem\u00e1ntica, enriqueciendo los prompts con informaci\u00f3n relevante.<\/p>\n\n\n\n

Frente al ajuste fino, una base de datos vectorial resulta una alternativa m\u00e1s eficiente para obtener resultados de IA generativa adaptados a la empresa. A continuaci\u00f3n, analizaremos el ajuste fino.<\/p>\n\n\n\n

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Construya un futuro basado en datos con Salesforce<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Aproveche el poder de la IA + Datos + CRM para transformar su negocio.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tVer demo<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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\u00bfQu\u00e9 es el ajuste fino?<\/h2>\n\n\n\n

El ajuste fino de un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) consiste en entrenarlo para mejorar su desempe\u00f1o en tareas espec\u00edficas, como analizar el sentimiento del cliente o resumir historiales m\u00e9dicos. Por ejemplo, un despacho de abogados podr\u00eda entrenarlo con informaci\u00f3n sobre cl\u00e1usulas y t\u00e9rminos legales para extraer datos de documentos.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, el ajuste fino es costoso, requiere gran potencia de c\u00e1lculo, experiencia especializada e infraestructura adicional, y adem\u00e1s consume mucho tiempo, especialmente con modelos grandes.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el ajuste fino no resuelve un problema m\u00e1s profundo: la falta de datos unificados. Cuando la informaci\u00f3n de la empresa est\u00e1 fragmentada en distintos sistemas, los clientes reciben una experiencia inconsistente y repetitiva.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEl ajuste fino sigue siendo una inc\u00f3gnita, y sus beneficios no est\u00e1n comprobados\u00bb<\/em> afirm\u00f3 Rahul Auradkar, vicepresidente ejecutivo de Gesti\u00f3n de Productos en Salesforce. \u00abSi ajustas modelos utilizando datos relevantes para tus clientes, est\u00e1s incorporando parte de su informaci\u00f3n en el modelo, lo que genera serios problemas de confianza\u00bb<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Una base de datos vectorial puede ser una mejor opci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

Una base de datos vectorial puede ser una alternativa m\u00e1s eficiente, conect\u00e1ndose directamente con un LLM o prompt y organizando los datos mediante vectores que describen la informaci\u00f3n en detalle. Esto facilita encontrar informaci\u00f3n relevante, sin importar su origen.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, una empresa con una gran cadena de suministro puede analizar rutas considerando tr\u00e1fico, 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. As\u00ed, la base de datos vectorial<\/a> elimina la necesidad de ajustes finos y unifica todos los datos empresariales con su CRM.<\/p>\n\n\n\n

Esto es fundamental para la precisi\u00f3n de los prompts de IA, ya que la mayor\u00eda de los datos corporativos (90%<\/a>) est\u00e1n en formatos no estructurados \u2014PDF, documentos, v\u00eddeos, correos electr\u00f3nicos y redes sociales\u2014, dif\u00edciles de procesar por los modelos de IA.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLos datos no estructurados son s\u00faper valiosos para las empresas, pero es muy dif\u00edcil actuar sobre ellos\u00bb<\/em>, dijo Auradkar. \u00abLas empresas quieren dar vida a estos datos no estructurados\u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Sus datos son una mina de oro \u2014 \u00faselos<\/h2>\n\n\n\n

Los datos propietarios de una empresa son esenciales para construir un LLM empresarial. Una base de datos vectorial permite almacenar y procesar toda esta informaci\u00f3n de manera clara y f\u00e1cilmente analizable. <\/p>\n\n\n\n

Al combinar datos estructurados y no estructurados \u2014como historial de compras, casos de asistencia e inventario\u2014 potencia la IA, la automatizaci\u00f3n y el an\u00e1lisis en todas las aplicaciones empresariales. Esto incrementa el valor del negocio y el ROI, ya que facilita decisiones m\u00e1s informadas y resultados m\u00e1s efectivos.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfAlguna pregunta?
Nosotros le ayudamos<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\tContactar<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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Las bases de datos vectoriales facilitan el acceso, el an\u00e1lisis y la utilizaci\u00f3n de todos los datos de su negocio.<\/p>\n","protected":false},"author":517,"featured_media":9828,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"sf_justforyou_enable_alt":true,"optimizely_content_id":"467ce291005c40878b76dfd909f384d3","post_meta_title":"","ai_synopsis":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"sf_topic":[164,644,330],"sf_content_type":[],"blog":[],"coauthors":[118],"class_list":["post-9826","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","sf_topic-generative-ai","sf_topic-customer-data-cloud-2","sf_topic-ai"],"yoast_head":"\nBases de datos vectoriales para la era de la IA | Salesforce Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubra c\u00f3mo las bases de datos vectoriales facilitan el acceso, el an\u00e1lisis y la utilizaci\u00f3n de todos los datos 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