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O InterSystems IRIS® inclui poderosas capacidades de IA generativa incorporadas, para que possa criar aplicações empresariais inteligentes com base em pesquisa semântica e IA generativa em qualquer tipo de dados.
As capacidades de vetor são uma parte nativa do motor de base de dados multimodelo principal do InterSystems IRIS, juntamente com JSON, texto integral, objetos, tabelas relacionais, valor-chave e outros tipos de dados. Isto torna possível alimentar aplicações de IA com dados estruturados e não estruturados no mesmo motor, sem movimentação de dados. É mais simples e mais eficiente do que utilizar uma base de dados vetorial dedicada separada.
Com o seu desempenho de consulta de baixa latência e ingestão de alta velocidade, o InterSystems IRIS oferece capacidades inigualáveis em tempo real. Pode aplicar a IA generativa a dados em fluxo contínuo, incluindo vídeo, e combiná-la com vários tipos de dados.
Pesquisa vetorial
As capacidades de pesquisa vetorial incorporadas no IRIS da InterSystems permitem-lhe pesquisar dados não estruturados e semi-estruturados. Os dados são convertidos em vetores (também designados por 'embeddings') e depois armazenados e indexados no InterSystems IRIS para pesquisa semântica, geração aumentada por recuperação (RAG), pesquisa semântica, análise de texto, motores de recomendação e outros casos de utilização.
A pesquisa vetorial inclui um tipo de dados SQL vetorial para armazenar e consultar embeddings e funções incorporadas para calcular semelhanças vectoriais. Estas funções estão integradas no núcleo do InterSystems IRIS para máxima velocidade, escala, segurança e confiabilidade. As operações de dados vetoriais tiram partido da aceleração de hardware (processamento vetorial SIMD integrado) para um desempenho extremo.
Adicionar semântica às suas aplicações
A Pesquisa Vetorial lhe permite consultar os seus dados com base na semântica, ou seja, no significado dos dados, e não nos próprios dados. Imagine um espaço multidimensional em que cada ponto de dados (por exemplo, frase ou registo) corresponde a um vetor. Os dados com significados ou contextos semelhantes acabam por ficar próximos uns dos outros neste espaço vetorial.
Com os recentes avanços na IA, estes vectores são agora mais capazes de captar o significado dos dados, projetando dados de dimensão inferior num espaço de dimensão superior, que contém mais contexto sobre os dados. As incorporações vetoriais fornecem um modelo de significado muito mais refinado.
O primeiro passo é converter os dados em incorporações vetoriais e armazená-los como vetores no InterSystems IRIS. Em seguida, pode consultar e encontrar rapidamente dados semelhantes utilizando funções vetoriais. Isto permite-lhe satisfazer consultas como "mostrar currículos correspondentes a esta descrição de emprego" ou "encontrar recomendações de viagem personalizadas para umas férias na praia do Caribe com base nas minhas preferências". Isto abre toda uma nova classe de capacidades para as suas aplicações InterSystems IRIS.
![programmers reviewing code on their computers in the office](https://assets.intersystems.com/dims4/default/94f9fc3/2147483647/strip/true/crop/780x412+0+0/resize/780x412!/quality/90/?url=https%3A%2F%2F1.800.gay%3A443%2Fhttp%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F3d%2F98%2F44ff375845fb9f90cc090655521c%2Fmachine-learning.jpg)
Criar experiências baseadas em IA com o RAG
A pesquisa vetorial suporta a arquitetura RAG, que está a emergir rapidamente como a principal forma de ultrapassar as limitações dos modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), tais como dados obsoletos, limites de tokens e alucinações.
A RAG combina dois passos: um recuperador que utiliza a pesquisa vetorial para recuperar documentos e dados relevantes da base de dados IRIS da InterSystems e um gerador - o próprio LLM, que cria respostas contextualmente relevantes no formato e tom desejados.
Pode utilizar informações recentes e fidedignas - incluindo os seus dados proprietários - para gerar uma resposta precisa, tirando partido do LLM da sua escolha para compreender a pergunta, formular a resposta e adicionar informações suplementares.
Os programadores podem tirar partido de um grande ecossistema GenAI, utilizando plataformas, plugins e bibliotecas para criar aplicações avançadas de IA generativa de forma rápida e fácil, incluindo:
- ChatGPT
- LangChain
- Hugging Face
- Lhama2
- LlamaIndex
- Cohere
Orquestração de IA
A proliferação de novos serviços de GenAI baseados na nuvem abre novas e espantosas possibilidades, mas também pode dificultar a criação e a gestão de um sistema confiável. A InterSystems IRIS Interoperability permite-lhe criar facilmente aplicações compostas que se estendem por vários modelos, onde quer que estejam a ser executados. Um editor gráfico de baixo código permite a criação de soluções de IA sem programação, e as capacidades de gestão de API incorporadas proporcionam proteção, publicação e monetização de novos serviços com base no GenAI.
As operações distribuídas são capturadas automaticamente para auditoria e depuração. A funcionalidade Visual Trace dá aos programadores e administradores a possibilidade de localizar mensagens ao longo do fluxo de orquestração e examinar o seu conteúdo. Quer perceber se um problema se deve a um serviço de IA, aos dados que lhe fornece ou à lógica empresarial em que é utilizado? Utilizar o Visual Trace.
Pronto para a empresa
O InterSystems IRIS tem segurança de dados, conformidade e alta disponibilidade comprovadas, adequadas para aplicações empresariais de missão crítica.
A criação de aplicações de IA generativas com as nossas capacidades de pesquisa vetorial incorporadas lhe oferece:
- Controle total dos seus dados
- A sua escolha de LLM, estrutura de orquestração e estrutura de agente
- Auditoria e rastreabilidade completas
- Executar LLMs localmente, mantendo os seus dados sensíveis completamente locais e seguros
- Tirar partido de um enorme ecossistema de serviços de IA, onde quer que estejam funcionando, com total segurança e confiabilidade