Desbloqueando el potencial del Modelo de Lenguaje con SAP HANA Cloud Vector Engine

Introducción

En el mundo empresarial en constante evolución, la capacidad de aprovechar tecnologías avanzadas para extraer información significativa de los datos es fundamental. Una de esas tecnologías que ha estado causando sensación es el Modelo de Lenguaje (LLM), conocido por su capacidad para entender, generar y aumentar el lenguaje humano de una manera contextualmente relevante. Sin embargo, el verdadero potencial de los LLMs solo se puede desbloquear cuando se les alimenta con conocimientos específicos del negocio. Aquí es donde entra en juego el Motor de Vector de SAP HANA Cloud .

SAP HANA Cloud Vector Engine es una herramienta poderosa que puede almacenar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, convirtiéndose en un compañero ideal para los LLMs. Al integrar los LLMs con SAP HANA Cloud Vector Engine, las empresas pueden crear una arquitectura de LLM consciente del contexto que puede comprender y responder a consultas empresariales con una precisión y relevancia sin precedentes.

En esta publicación del blog, profundizaremos en el proceso de aprovechar SAP HANA Cloud Vector Engine para construir una arquitectura de LLM consciente del contexto utilizando un enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Exploraremos cómo esta integración puede cerrar la brecha entre los LLMs y los datos de tu negocio, lo que lleva a interacciones más inteligentes e informativas. Ya seas un científico de datos, un analista de negocios o un entusiasta de la tecnología, esta publicación del blog te proporcionará valiosas ideas sobre el futuro de la inteligencia empresarial. ¡Así que empecemos!

Generación Aumentada por Recuperación

Contenido:

1. Términos Importantes
2. Implementación Técnica (Aplicación de Demostración):
   • Configuración Inicial para la Aplicación en Python
   • Creación de Endpoints REST para la Aplicación en Python
   • Establecimiento del Contexto del LLM y la Base de Datos
   • Analizar los documentos cargados (.pptx, .pdf, .wordx)
   • Generar y almacenar incrustaciones en SAP Hana DB
   • Interactuar con el Modelo de Lenguaje utilizando el Contexto de la Base de Datos de Vectores

3. Beneficios clave de usar la arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

4. Conclusión
5. Referencias

Términos Importantes:

1. Incrustaciones: En el contexto del aprendizaje automático, las incrustaciones son un tipo de representación de palabras que capturan varios aspectos del significado de una palabra. Son capaces de capturar el contexto de una palabra en un documento, la similitud semántica y sintáctica, la relación con otras palabras, etc. Las incrustaciones transforman datos de alta dimensión en vectores de baja dimensión, facilitando la realización de tareas de aprendizaje automático.

2. Modelo de Incrustación: Un modelo de incrustación es una forma de reducir la dimensionalidad de los datos de entrada, como el texto. Representa datos complejos en un espacio de menor dimensión, que es más fácil de trabajar. Estos modelos se utilizan a menudo en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para mapear palabras o frases de un vocabulario a vectores de números reales.

3. Modelo Generativo: Un modelo generativo en aprendizaje automático es un tipo de modelo estadístico que genera todos los valores para las observaciones, típicamente a través de una distribución probabilística. Los modelos generativos contrastan con los modelos discriminativos, que modelan la distribución de clases individuales.