Amazon S3 Vectors ha llegado con una propuesta que está haciendo ruido en el mundo de la inteligencia artificial. Esta nueva solución de almacenamiento vectorial en la nube, desarrollada por AWS, promete ofrecer un rendimiento sobresaliente a una fracción del costo tradicional. Para muchos, esto podría representar una amenaza directa a empresas especializadas como Pinecone, Weaviate o Qdrant. Pero, ¿realmente estamos ante el fin de las bases de datos vectoriales?
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Conversational AI 2.0 de ElevenLabs: la nueva generación de asistentes de voz para empresas
El mundo de la inteligencia artificial conversacional está experimentando una transformación palpable, especialmente en el ámbito de los asistentes de voz. ElevenLabs, una startup respaldada por exingenieros de Palantir, acaba de lanzar Conversational AI 2.0, una plataforma que eleva el listón en cuanto a interacción natural, fluidez en la comunicación y capacidades empresariales.
A continuación, repasamos las mejoras más relevantes que trae esta versión y por qué podría convertirse en una herramienta clave para sectores como la atención al cliente, la salud y el marketing automatizado. Continúa leyendo «Conversational AI 2.0 de ElevenLabs: la nueva generación de asistentes de voz para empresas»
Atomic Canyon: inteligencia artificial al servicio de la industria nuclear
Las centrales nucleares son conocidas por sus estrictos controles de seguridad, procedimientos complejos y una documentación exhaustiva. Pero esta precaución tiene un precio: millones de páginas de documentos técnicos, manuales de mantenimiento, informes de seguridad y registros históricos que se acumulan sin cesar.
Es en este escenario donde entra en juego Atomic Canyon, una startup fundada por Trey Lauderdale, un emprendedor en serie con experiencia en el sector salud. Inspirado por las conversaciones con trabajadores de la planta nuclear Diablo Canyon, en San Luis Obispo (California), Lauderdale identificó una necesidad urgente: hacer que toda esta información sea accesible de forma eficiente. Continúa leyendo «Atomic Canyon: inteligencia artificial al servicio de la industria nuclear»
Pequeños modelos, grandes posibilidades: así está evolucionando la IA en dispositivos locales con Google AI Edge
Google ha dado un paso clave en el desarrollo de modelos pequeños de lenguaje (SLMs) para su ejecución directa en dispositivos como móviles, tabletas y navegadores. La gran novedad llega con Gemma 3n, el primer modelo pequeño de Google con capacidad multimodal que puede comprender texto, imágenes, video y audio. Esto abre nuevas puertas a aplicaciones inteligentes que no dependen de la nube para funcionar. Continúa leyendo «Pequeños modelos, grandes posibilidades: así está evolucionando la IA en dispositivos locales con Google AI Edge»
¿Es RAG un arma de doble filo? El lado oscuro de una técnica que está revolucionando la inteligencia artificial
Retrieval-Augmented Generation —más conocida como RAG— se ha convertido en una herramienta estrella para las empresas que quieren aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial generativa. Pero como todo lo que brilla, también tiene sombras. Nuevas investigaciones han demostrado que esta técnica, aunque útil, puede incrementar los riesgos de obtener respuestas inseguras o incorrectas.
Retrieval-Augmented Generation: El inesperado riesgo para la seguridad en modelos de lenguaje Entendiendo qué es RAG y por qué preocupa
La tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) se ha convertido en una herramienta habitual para mejorar la precisión de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en entornos empresariales. La idea es sencilla y potente: complementar las respuestas del modelo con información actualizada y verificada, minimizando los errores conocidos como «alucinaciones». Sin embargo, recientes investigaciones de Bloomberg han revelado un lado oscuro de esta técnica que está generando un debate urgente. Continúa leyendo «Retrieval-Augmented Generation: El inesperado riesgo para la seguridad en modelos de lenguaje Entendiendo qué es RAG y por qué preocupa»
La importancia de elegir bien el modelo en Ollama en un RAG (más allá de la calidad de los embeddings)
En un pipeline de RAG (Retriever–Augmented Generation), a menudo se pone todo el foco en lograr embeddings de alta fidelidad y un índice semántico muy preciso. Sin embargo, la elección del modelo generativo (tamaño, arquitectura y cantidad de parámetros) es igual de decisiva para la calidad final de las respuestas. Un embedding “perfecto” solo asegura que el fragmento correcto llegue al prompt: cómo lo interpreta y reproduce el modelo depende enteramente de su capacidad interna.
Embed 4 de Cohere: una nueva herramienta para encontrar respuestas entre miles de páginas
Cuando las empresas manejan miles de documentos, buscar una información específica puede ser como intentar encontrar una aguja en un pajar. Informes, manuales, facturas, correos escaneados… toda esa información suele quedar almacenada, sin una manera eficiente de consultarla. Cohere ha presentado una solución interesante a este problema: Embed 4, un modelo de búsqueda multimodal diseñado para navegar entre enormes cantidades de datos no estructurados. Continúa leyendo «Embed 4 de Cohere: una nueva herramienta para encontrar respuestas entre miles de páginas»
GraphRAG: Cómo la selección dinámica de comunidades mejora las búsquedas globales en inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, y una de las herramientas más prometedoras es la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Esta técnica permite a los modelos de lenguaje obtener información adicional y contexto para mejorar sus respuestas. Sin embargo, cuando se trata de consultas globales que requieren un conocimiento profundo de un conjunto de datos completo, los métodos tradicionales de RAG enfrentan limitaciones. Aquí es donde entra GraphRAG con su enfoque innovador de selección dinámica de comunidades.
Vectorize: Optimiza tus pipelines RAG en tres sencillos pasos
Si alguna vez has lidiado con la implementación de sistemas de retrieval-augmented generation (RAG), sabes que los datos suelen estar fragmentados en múltiples fuentes y en formatos desorganizados. Vectorize llega para transformar esa experiencia, convirtiendo tus datos no estructurados en índices de búsqueda vectorial optimizados. La plataforma promete agilizar los procesos y hacer más fácil la implementación de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM), todo en tres pasos simples: importar, evaluar y desplegar.
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