Vector AI
En el mundo del diseño, la Inteligencia Artificial (IA) vectorial aplica el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para crear gráficos vectoriales. Un archivo de imagen vectorizada consiste en gráficos dibujados o renderizados mediante líneas geométricas que se escalan sin pixelización porque las líneas se expresan como coordenadas en una cuadrícula. Esto permite a los diseñadores escalar la imagen del logotipo de una empresa desde el tamaño de un icono hasta una imagen gigante en un stand de feria.
En Informática, el procesamiento vectorial se refiere a la capacidad de paralelizar operaciones de un solo hilo, como el procesamiento de consultas a bases de datos. traitement du language naturel basado en IA permite a los usuarios no técnicos formular solicitudes de datos mediante un diálogo conversacional.
¿Por qué es importante la IA vectorial?
La IA pone los complejos informes y la generación de imágenes al alcance de personas sin conocimientos informáticos o de diseño, porque pueden utilizar un inglés sencillo para expresar sus necesidades. SQL es difícil de dominar para la mayoría de la gente, pero los responsables de tiendas minoristas pueden pedir a la IA que les diga qué productos han alcanzado el nivel de reposición o están cerca de su fecha de caducidad.
En el ámbito del diseño, un impresor puede proporcionar un JPG o PDF a un diseñador de AI, que puede convertirlo en un formato gráfico vectorial, el formato preferido si se desea ampliar la imagen sin pixelarla. Algunos ejemplos de formatos de gráficos vectoriales son los archivos Ai (Adobe Illustrator), EPS (Encapsulated PostScript), PDF (Portable Document Format) y SVG (Scalable Vector Graphics).
Generación de consultas de bases de datos SQL
Escribir consultas SQL puede resultar complejo. Utilizar un chatbot basado en IA que esté familiarizado con SQL puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. las herramientas informatique décisionnelle (BI) pueden ir un paso más allá utilizando las consultas generadas para crear visuales además de resultados tabulares. El chatbot puede mantener una conversación con el usuario que le pida sus requisitos, como en el siguiente ejemplo:
- El chatbot puede preguntar qué entidades intervienen en la consulta para decidir qué tablas deben intervenir.
- Preguntar qué atributos son de interés indica al chatbot qué columnas de la tabla base y de las tablas unidas son necesarias.
- Se pueden solicitar predicados SQL preguntando por rangos de valores o si las condiciones son verdaderas.
- Se puede solicitar a los usuarios las agrupaciones necesarias para los resultados.
- Por último, se puede solicitar el orden de clasificación antes de devolver el conjunto de resultados.
- Los formatos de gráfico apropiados pueden mostrarse como un paso opcional.
Procesamiento vectorizado de consultas a bases de datos
Independientemente de que una consulta a una base de datos se escriba con ayuda de la IA, el procesamiento vectorial tiene un profundo impacto en los tiempos de respuesta de las consultas, especialmente con grandes conjuntos de datos. La velocidad de procesamiento de un núcleo processeur individual se ve restringida por limitaciones físicas como el tamaño de los huecos entre componentes y la disipación del calor. Los fabricantes de procesadores de servidor han añadido más núcleos processeur a los chips individuales para aumentar la potencia de procesamiento, lo que no ayuda mucho a las tareas de un solo hilo.
El procesamiento vectorial permite que todos los procesadores de un servidor en clúster participen en el procesamiento de consultas a la base de datos. Actian Vector Database puede dividir una única consulta de gran tamaño en suficientes hilos paralelos para aprovechar todos los núcleos de CPU disponibles en cada configuración de servidor en clúster. Cada caché de CPU de alta velocidad puede cargarse con datos y ejecutarse con una única instrucción para ofrecer la mayor velocidad de consulta, incluso para operaciones ineficientes como una exploración de tabla completa, que debe leer cada registro de una tabla. El uso del almacenamiento columnar de la base de datos permite a la base de datos vectorial omitir la lectura de todas las columnas de la tabla no especificadas en una consulta. Esta es la razón por la que el motor de base de datos Actian Vector es tan espectacularmente rápido.
Ejemplos de creación de gráficos vectoriales con AI
A continuación se muestra una muestra de las formas en que AI puede crear gráficos vectoriales.
AdCreative.ai
Permite a un profesional del marketing expresar en un lenguaje sencillo lo que necesita que transmita un anuncio digital. El anuncio se genera con un texto dirigido a un público segmentado específico.
Shutterstock
Un generador de dibujos AI crea imágenes de stock escalables y libres de derechos.
Canva
Crea contenidos visuales generados por IA.
VectorArt.ai
Incluye una biblioteca de imágenes vectoriales generadas por AI y un generador de arte vectorial AI.
Adobe
Adobe Illustrator cuenta con un nuevo générateur de vecteurs ai impulsado por Adobe Firefly que utiliza indicaciones de texto para crear gráficos vectoriales totalmente editables.
Vectorizador.ai
Se utiliza principalmente para convertir píxeles en vectores mediante IA.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
La IA vectorial hace referencia al uso de representaciones vectoriales (matrices numéricas que captan el significado semántico) para que los sistemas de IA puedan comprender las relaciones entre texto, imágenes, audio u otros datos no estructurados. La IA vectorial potencia la búsqueda, las recomendaciones, la personalización y la generación de recuperación aumentada (RAG).
Las incrustaciones vectoriales convierten datos complejos en representaciones matemáticas que conservan el contexto y la similitud. Esto permite a los modelos de IA comparar conceptos, encontrar elementos relacionados, comprender el significado y realizar búsquedas semánticas más precisas que los sistemas tradicionales basados en palabras clave.
Entre los casos de uso habituales de Vector AI se incluyen:
- Búsqueda y clasificación semánticas.
- Personalización y recomendaciones.
- Detección de fraudes mediante similitudes de comportamiento.
- RAG pipelines for LLMs.
- Búsqueda de imágenes, audio y multimodal.
- Gobernanza de datos y descubrimiento de metadatos en grandes empresas.
Vector AI permite la concordancia semántica en lugar de la concordancia exacta de palabras clave. Esto significa que los usuarios pueden encontrar documentos, metadatos o activos de datos basándose en la intención, el contexto o la similitud, incluso si la consulta utiliza términos diferentes a los de los datos de origen.
La IA vectorial suele requerir:
- Una base de datos vectorial (por ejemplo, Milvus, Pinecone, pgvector o un equivalente empresarial).
- Modelos de incrustación (texto, imagen, audio, multimodal).
- Cálculo optimizado en la GPU para la incrustación y la búsqueda de similitudes a gran escala.
- Estructuras de índices como HNSW o IVF para una recuperación eficaz de los vectores.
En la generación de recuperación aumentada, Vector AI almacena incrustaciones de datos empresariales, lo que permite a los LLM recuperar los elementos más relevantes basándose en la similitud semántica. Esto mejora la precisión, reduce las alucinaciones y garantiza que los resultados reflejen conocimientos organizativos actualizados.
