SAP anunció recientemente la ampliación de SAP S/4HANA Cloud con bases de datos vectoriales que gestionan datos no estructurados.
Pero, ¿qué significa esto en la práctica? En primer lugar, debemos entender qué son los datos no estructurados. Se trata de información que no tiene un formato predefinido ni una organización específica, como textos, imágenes, correos electrónicos, documentos PDF, etc.
A diferencia de los datos estructurados, que se organizan en tablas y bases de datos con campos claros y relaciones definidas, los datos no estructurados no siguen un formato rígido y pueden existir con mayor libertad.
Analizar datos no estructurados es un reto porque las técnicas tradicionales de bases de datos relacionales no son tan eficaces en este contexto.
Sin embargo, con los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, las organizaciones están desarrollando métodos más sofisticados para extraer información valiosa de este tipo de datos, lo que permite una comprensión más completa del entorno de información en el que operan.
Las bases de datos vectoriales son sistemas que almacenan y manipulan datos representados en forma de vectores. En contraste con las bases de datos tradicionales que tratan con datos estructurados en tablas, las bases de datos vectoriales están diseñadas para almacenar información multidimensional y compleja, a menudo utilizada en áreas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador.
Ampliación de SAP S/4HANA Cloud: ventajas en la práctica
El reciente anuncio relativo a la expansión de SAP S/4HANA Cloud es un gran paso adelante para la comunidad SAP, ya que ahora cubre las bases de datos vectoriales que gestionan datos no estructurados, lo que facilita la rápida identificación y recuperación de objetos similares.
Las búsquedas de proveedores o clientes pueden realizarse utilizando el lenguaje de los contratos, por ejemplo, lo que facilita el examen del historial de pagos o el seguimiento de pedidos de forma individual.
Estas nuevas funciones de las bases de datos vectoriales mejorarán la interacción entre los llamados grandes modelos lingüísticos (LLM) y los datos de misión crítica de las empresas.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se refieren a algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se entrenan en vastos conjuntos de datos para comprender y generar texto de una manera más sofisticada.
Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales, para aprender patrones complejos y representaciones semánticas del lenguaje.
Los LLM tienen diversas aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta generación automática de texto en traducción automática, resumen de textos y creación de contenidos. Desempeñan un papel importante en la evolución de la inteligencia artificial y en la capacidad de las máquinas para enfrentarse a la complejidad del lenguaje humano de una forma más natural y contextual.
«Un motor vectorial es muy importante en el contexto de los LLM porque todos tienen una fecha límite. No tienen los datos más recientes y no saben nada más específico sobre la empresa. La base de datos vectorial puede dar más contexto sobre, por ejemplo, datos financieros, cadena de suministro, calidad, logística, RRHH, compras, experiencia del cliente. Con este anuncio, combinamos la potencia de los LLM con los datos de la empresa en tiempo real«
explica Juergen Mueller, CTO de SAP
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