Google Cloud lleva tecnología de búsqueda y YouTube a aplicaciones de inteligencia artificial en empresas.

Google Cloud lleva la tecnología detrás de Search y YouTube a las aplicaciones de inteligencia artificial empresariales

En un mundo donde la inteligencia artificial generativa sigue avanzando, contar únicamente con un chatbot simple puede no ser suficiente para muchas empresas.

Los gigantes de la nube están compitiendo por desarrollar sus bases de datos y herramientas para ayudar a las empresas a desplegar datos operativos de manera rápida y eficiente, permitiéndoles construir aplicaciones que sean tanto inteligentes como contextualmente conscientes.

Un ejemplo de ello es el reciente aluvión de actualizaciones de Google Cloud para múltiples ofertas de bases de datos, comenzando por AlloyDB.

Según una publicación en el blog de la compañía, la base de datos compatible con PostgreSQL totalmente administrada ahora soporta el índice de vector de vecino más cercano escalable (ScaNN) en disponibilidad general. Esta tecnología impulsa sus servicios de Search y YouTube, allanando el camino para una creación de índices más rápida y consultas de vector mientras consume mucha menos memoria.

Además, la compañía también anunció una asociación con Aiven para el despliegue administrado de AlloyDB, así como actualizaciones para Memorystore for Valkey y Firebase.

La importancia de ScaNN para AlloyDB

Las bases de datos vectoriales son fundamentales para alimentar cargas de trabajo avanzadas de inteligencia artificial, desde chatbots RAG hasta sistemas de recomendación.

En el corazón de estos sistemas se encuentran capacidades clave como el almacenamiento y la gestión de vectores de incrustación (representación numérica de datos) y la realización de búsquedas de similitud necesarias para las aplicaciones específicas.

Dado que la mayoría de los desarrolladores del mundo prefieren PostgreSQL como la base de datos operativa por defecto, su extensión para la búsqueda de vectores, pgvector, se ha vuelto muy popular. Google Cloud ya lo soporta en AlloyDB para PostgreSQL, con un algoritmo de vanguardia basado en gráficos llamado Hierarchical Navigable Small World (HNSW) encargado de los trabajos de vector.

Sin embargo, en casos donde la carga de trabajo de vector es demasiado grande, el rendimiento del algoritmo puede disminuir, lo que lleva a latencias de aplicación y un alto consumo de memoria.

Para abordar esto, Google Cloud está poniendo el índice de vector ScaNN en AlloyDB en disponibilidad general. Este nuevo índice utiliza la misma tecnología que impulsa Google Search y YouTube para ofrecer hasta cuatro veces consultas de vector más rápidas y hasta ocho veces tiempos de construcción de índices más rápidos, con una huella de memoria 3-4 veces más pequeña que el índice HNSW en PostgreSQL estándar.

«Andi Gutmans, el Director General y Vicepresidente de Ingeniería de Bases de Datos en Google Cloud, escribió en una publicación de blog: ‘El índice ScaNN es el primer índice compatible con PostgreSQL que puede escalar para soportar más de mil millones de vectores manteniendo un rendimiento de consulta de vanguardia, lo que permite cargas de trabajo de alto rendimiento para todas las empresas'».

Gutmans también anunció una asociación con Aiven para hacer que AlloyDB Omni, la edición descargable de AlloyDB, esté disponible como un servicio administrado que se ejecuta en cualquier lugar, ya sea en local o en la nube.

Novedades en Memorystore for Valkey y Firebase

Además de AlloyDB, Google Cloud anunció mejoras para Memorystore for Valkey, el clúster totalmente administrado para la base de datos en memoria Valkey, y la plataforma de desarrollo de aplicaciones Firebase.

Para la oferta de Valkey, la compañía dijo que está agregando capacidades de búsqueda de vectores. Gutmans señaló que una sola instancia de Memorystore for Valkey ahora puede realizar búsquedas de similitud en latencias de un solo dígito de milisegundos en más de mil millones de vectores, con más del 99% de recuerdo.

También agregó que la próxima versión de Memorystore for Valkey, 8.0, se encuentra ahora en vista previa pública con una velocidad de consulta 2 veces más rápida en comparación con Memorystore for Redist Cluster, un nuevo esquema de replicación, mejoras en la red y una visibilidad detallada sobre el rendimiento y el uso de recursos.

En cuanto a Firebase, Google Cloud está agregando Data Connect, un nuevo backend-as-a-service que se integrará con una base de datos PostgreSQL totalmente administrada alimentada por Cloud SQL. Entrará en vista previa pública más adelante este año.

Con estos desarrollos, Google Cloud espera que los desarrolladores dispongan de una selección más amplia de capacidades de infraestructura y bases de datos, junto con potentes modelos de lenguaje, para construir aplicaciones inteligentes para sus organizaciones. Aún está por verse cómo se implementarán estas nuevas mejoras en casos de uso reales, pero la tendencia general indica que se espera que el volumen de aplicaciones de inteligencia artificial generativa aumente significativamente.

Omdia estima que el mercado de aplicaciones de inteligencia artificial generativa pasará de 6,2 mil millones de dólares en 2023 a 58,5 mil millones en 2028, marcando una tasa de crecimiento anual compuesta del 56%.