En el contexto del mundo de la Generación Mejorada de Recuperación (RAG) para la inteligencia artificial empresarial, los modelos de embedding juegan un papel crítico.
Los modelos de embedding se encargan de traducir diferentes tipos de contenido en vectores, permitiendo que la inteligencia artificial y los enfoques de RAG lo comprendan y utilicen. Si bien OpenAI en un momento dominó el espacio de los embeddings con su modelo ada, algunas empresas han llegado a darse cuenta con el tiempo de que no es lo suficientemente específico para sus casos de uso particulares. Es aquí donde entra en juego Voyage AI.
Esta startup ha anunciado recientemente que ha recaudado una ronda de financiación de serie A de $20 millones para avanzar en el desarrollo de sus modelos de embedding y recuperación para casos de uso de inteligencia artificial RAG empresarial. Uno de los patrocinadores de la empresa es Snowflake, proveedor de datos en la nube, que también tiene previsto integrar los modelos de Voyage AI en su servicio de inteligencia artificial Cortex AI. Específicamente, Voyage AI se integrará en el servicio de búsqueda Cortex AI, basado en la tecnología de la adquisición de Snowflake del vendedor de búsqueda de IA Neeva.
La misión de Voyage AI se centra en mejorar la inteligencia artificial RAG empresarial. La empresa cuenta con un modelo de embedding multilingüe que soporta 27 idiomas, con un alto grado de precisión.
«Basicamente, mejoramos la calidad de recuperación de RAG,» afirmó Tengyu Ma, fundador y CEO de Voyage AI, a VentureBeat. «Cuando se tienen documentos relevantes, la respuesta mejora, porque si no se tienen documentos relevantes, entonces el gran modelo de lenguaje alucinará.»
Voyage AI se enfoca en la creación de modelos de embedding y reranker para mejorar la calidad de recuperación. Ma explicó que, en lo que respecta a RAG donde se necesita información específica de dominio o empresarial, los enfoques existentes, en particular el enfoque de OpenAI, no son suficientes.
«Creo que la gente se ha dado cuenta de que ada de OpenAI no es lo suficientemente bueno ahora, porque cuando se tienen requisitos de precisión cada vez más altos, no es lo suficientemente preciso,» señaló Ma. «Así que hacemos embeddings con mejor precisión y un mayor entendimiento de conceptos complejos.»
Ma explicó que Voyage AI optimiza cada parte del pipeline de entrenamiento, incluyendo la recolección y filtrado de datos. La empresa entrena sus modelos para distintos dominios específicos, como programación, finanzas y casos de uso legal, lo que les permite obtener un rendimiento aún mejor para un dominio particular.
En cuanto al enfoque de aprendizaje, Voyage AI utiliza una técnica llamada aprendizaje contrastivo para entrenar sus modelos y obtener valor de los datos no etiquetados. Ma explicó que el aprendizaje contrastivo es un enfoque diferente al enfoque típico de predicción de la siguiente palabra utilizado en algunas operaciones de entrenamiento.
Para Snowflake, apoyar a Voyage AI e integrarlo en sus servicios de Cortex AI se trata de hacer que la inteligencia artificial sea más útil para los usuarios empresariales. La integración de los modelos de Voyage AI proporcionará una alternativa opcional para los usuarios, ofreciendo capacidades avanzadas, como capacidades multilingües y ventanas de contexto más largas, que ayudarán a mejorar los casos de uso empresariales.
En resumen, la colaboración entre Snowflake y Voyage AI promete aportar mejoras significativas en la calidad y eficiencia de la inteligencia artificial empresarial, abriendo nuevas posibilidades y oportunidades para los usuarios.
GIPHY App Key not set. Please check settings