Innovación en Inteligencia Artificial Generativa
Nvidia y DataStax han unido fuerzas para transformar la inteligencia artificial generativa con tecnologías que prometen revolucionar el almacenamiento de datos y la recuperación de información. Estas innovaciones no solo mejoran la eficiencia, sino que también ofrecen soluciones adaptadas a un mundo empresarial cada vez más orientado a los datos.
Reducción Drástica de los Requisitos de Almacenamiento
Nvidia NeMo Retriever y DataStax AI Platform
La integración de los microservicios Nvidia NeMo Retriever con la plataforma de inteligencia artificial de DataStax permite reducir los requisitos de almacenamiento hasta 35 veces en comparación con las soluciones tradicionales. Esto es crucial en un mundo donde se espera que los datos empresariales superen los 20 zettabytes para 2027.
“Reducir significativamente estos costes de almacenamiento y, al mismo tiempo, permitir a las empresas integrar y recuperar información de forma eficaz se convierte en un cambio radical”, afirma Kari Briski, vicepresidenta de gestión de productos de IA en Nvidia.
Impacto Real: Wikimedia como Caso de Éxito
Procesamiento Más Rápido y Preciso
La Wikimedia Foundation ya está viendo resultados impresionantes con esta tecnología. Han reducido el tiempo de procesamiento de 10 millones de entradas de Wikipedia de 30 días a menos de tres, gestionando actualizaciones en tiempo real realizadas por 24,000 voluntarios.
Búsqueda Híbrida para Mayor Relevancia
La búsqueda híbrida, que combina la semántica con el texto tradicional, junto con la reclasificación de Nvidia, asegura resultados precisos y relevantes en tiempo real, como explicó Chet Kapoor, CEO de DataStax.
Seguridad de Datos Empresariales: Un Desafío Resuelto
Las empresas ahora pueden aprovechar la IA generativa sin comprometer la confidencialidad de sus datos. Ejemplos como FedEx ilustran cómo los datos privados pueden mantenerse seguros mientras se integran a sistemas avanzados de IA.
“El 60 % de los datos de FedEx, incluyendo información de entregas de 20 años, no se transferirán a modelos externos como Gemini o OpenAI”, asegura Kapoor.
Futuro de la IA: Procesamiento Multimodal de Documentos
Nvidia planea expandir esta tecnología hacia el manejo de documentos complejos, incluyendo gráficos, tablas y diagramas. Según Kari Briski, el procesamiento multimodal es el siguiente gran desafío que abordará Nvidia.
Disponibilidad y Pruebas Gratuitas
La solución ya está disponible a través del catálogo de API de Nvidia, ofreciendo una prueba gratuita de 90 días. Esto permite a las empresas experimentar con la tecnología antes de comprometerse plenamente.
