générateur de vecteurs ai

Los generadores de vectores de IA convierten objetos de texto, imagen o voz en una cadena de números calculada matemáticamente que representa el objeto en muchas dimensiones. La cadena de números (o vectores) representa varios atributos de un objeto. En el espacio vectorial, los objetos similares son adyacentes. Una búsqueda vectorial en lenguaje natural impulsada por la IA puede utilizarse para encontrar objetos relacionados con mayor precisión que las consultas tradicionales a bases de datos.

En aplicaciones de diseño como Adobe Firefly, las indicaciones de texto basadas en IA permiten a los usuarios generar archivos de imágenes gráficas vectoriales editables.

¿Por qué son importantes los generadores vectoriales de IA?

La tecnología de generadores de AI en el mundo del diseño permite crear gráficos vectoriales con rapidez, sin la cual los usuarios tendrían que superar una pronunciada curva de aprendizaje. Los generadores de gráficos vectoriales también facilitan la conversión de imágenes basadas en píxeles en gráficos vectoriales.

Se puede utilizar una interfaz guiada por instrucciones AI para escribir sentencias SQL que simplifiquen la exploración de la base de datos a los usuarios menos técnicos. Consultas que acceden a grandes tablas utilizando planes de consulta paralelos o vectorizados para acortar los tiempos de respuesta.

En el caso de datos muy dimensionales, las consultas vectoriales pueden utilizarse para devolver objetos con atributos similares más rápidamente que las consultas expresadas mediante SQL.

Utilizar la IA para ayudar a escribir consultas SQL

Muchas herramientas informatique décisionnelle emplean chatbots que utilizan conversaciones incitadas para construir consultas con el usuario que le solicitan requisitos, como en el siguiente ejemplo:

• En primer lugar, indique qué entidades deben consultarse. Por ejemplo, las ventas por región.
• Un aviso puede solicitar qué atributos son de interés. Puede tratarse de productos.
• ¿Qué hay que saber sobre los productos? Quizá descripciones y volúmenes de ventas.
• ¿Es necesario agruparlos? Tal vez los resultados estén agrupados por tienda en la región occidental.
• ¿Por orden? ¿Por volumen, descendente, Top 10?

¿Qué aporta el procesamiento vectorial a las consultas de bases de datos?

El procesamiento vectorial permite ejecutar una única consulta como varios subprocesos que operan simultáneamente en subconjuntos de tablas para acelerar el procesamiento de consultas. En un servidor con protocolo multiplex de sesión única (SMP), se pueden ejecutar tantos hilos como núcleos de processeur haya para procesar cada hilo de consulta. Este escenario se denominaría escalabilidad vertical.

A medida que las cargas de trabajo aumentan, la escalabilidad vertical puede resultar cara. Configurar un clúster multinodo compuesto por varios servidores de menor coste suele ser más rentable. Por ejemplo, un clúster formado por 4 servidores de 32 núcleos cuesta menos que un único servidor de 128 núcleos. Por este motivo, la escalabilidad horizontal mediante clústeres de procesadores masivamente paralelos (MPP) resulta atractiva.

Actian Vector es un sistema de base de datos que escala verticalmente en un solo servidor y horizontalmente a través de servidores en un clúster. Actian Vector es un componente de Actian Data Platform que puede ejecutarse en un clúster como Hadoop en las instalaciones y en plataformas en la nube, como Google, AWS y Azure. Esto proporciona beneficios de procesamiento de consultas en paralelo masivo dondequiera que residan sus datos.

Búsqueda vectorial

Un desarrollo reciente en el mundo de las bases de datos es la búsqueda vectorial, que utiliza un algoritmo matemático para representar un objeto de la base de datos y sus atributos como una cadena de números. Estas representaciones vectoriales de un objeto en un clúster de espacio multidimensional se basan en las similitudes de sus atributos.

Cuando un usuario pide a Chatbot que realice una consulta solicitando artículos que tienen atributos similares, esto puede dar lugar a resultados más rápidos sin necesidad de utilizar ningún tipo de indexación de la base de datos. Por ejemplo, si el usuario desea conocer toda la ropa de temática navideña en talla mediana ordenada por popularidad, basta con escanear la columna de valores vectoriales para obtener el resultado.

Adobe Firefly AI Generación de imágenes vectoriales

Firefly, el generador de imágenes de IA texto a vector de Adobe, puede generar imágenes basadas en descripciones de texto a través de mensajes. Firefly admite incluso funciones de edición basadas en IA que pueden ajustar diversos parámetros fotográficos, como la profundidad de campo y el desenfoque por movimiento.

La plataforma de datos Actian

Actian Data Platform proporciona una experiencia unificada para la ingesta, transformación, análisis y almacenamiento de datos. La plataforma incluye integración de datos para construir y automatizar pipelines de preparación de datos. La Base de Datos Columnar Vectorial utiliza una arquitectura altamente escalable que paralelizará el procesamiento de consultas para explotar las CPUs y la caché en servidores individuales y clusters para ofrecer el procesamiento de consultas más rápido de la industria.