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Rad AI Reduce la Latencia de Inferencia en Tiempo Real en un 50% Usando Amazon SageMaker

Elena Digital López
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Rad AI Reduce la Latencia de Inferencia en Tiempo Real en un 50% Usando Amazon SageMaker

Rad AI revoluciona la radiología al mejorar la eficiencia de los informes

Desde 2018, Rad AI ha transformado la manera en que se elaboran los informes radiológicos, al centrarse en soluciones que simplifican tareas repetitivas y tediosas, ahorrando tiempo a los radiólogos. Gracias a modelos de lenguaje de última generación, tanto propios como de código abierto, su producto estrella, Rad AI Impressions, ha logrado reducir significativamente el tiempo que los radiólogos dedican a dictar informes al generar automáticamente las secciones de impresión.

La sección de impresión es crucial en un informe de radiología, ya que incluye resúmenes, recomendaciones y aspectos destacados de los hallazgos significativos. Tradicionalmente, los radiólogos dictaban cada palabra de esta sección, lo cual podía ser un proceso agotador y proclive a errores por la repetición manual. La automatización de Rad AI, por lo tanto, no solo alivia estos problemas, sino que también aumenta la capacidad de generación de informes, disminuye los tiempos de respuesta de los sistemas de salud y mejora la calidad de la atención al paciente al personalizar las impresiones según el estilo preferido de cada radiólogo.

Actualmente, los modelos de lenguaje de Rad AI generan impresiones para millones de estudios radiológicos mensualmente, asistiendo a miles de radiólogos en más del 40% de los sistemas de salud de EE.UU. y en 9 de las 10 prácticas de radiología más grandes del país. Este avance permite un ahorro estimado de una hora en cada turno de radiología de nueve horas.

La implementación de nuevos modelos de inteligencia artificial (IA) en el sector de la salud presenta desafíos técnicos únicos, ya que la precisión y el tiempo son esenciales para el cuidado de los pacientes. Rad AI ha enfrentado estas dificultades a través de estrategias tanto investigativas como operativas. Gracias a colaboraciones estratégicas con proveedores de infraestructura como AWS, Rad AI logra implementar modelos en tiempo real con baja latencia, permitiendo impresiones rápidas y precisas.

La innovación de Rad AI no solo se refleja en la mejora de la productividad de los investigadores, sino también en la eficiencia operativa. Con el uso de Amazon SageMaker, han optimizado la implementación y gestión de modelos, reduciendo costos y tiempos de latencia significativamente, lo que se traduce en una mejora de hasta el 50% en comparación con prácticas anteriores.

A medida que Rad AI sigue creciendo, continúa optimizando sus sistemas y procesos, lo que no solo aumenta la capacidad operativa, sino que también mejora los resultados para pacientes y médicos. Gracias al uso de tecnología de vanguardia, posiciona sus soluciones de IA como líderes en el ámbito sanitario, reafirmando su compromiso con la mejora continua y la excelencia en el cuidado de la salud.
vía: AWS machine learning blog

Avances y Novedades del Hospital del Mar

Silvia Pastor
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Avances y Novedades del Hospital del Mar

El 28 de noviembre de 2024, el Restaurante La Poma de La Rambla ha lanzado un menú solidario destinado a apoyar la investigación en enfermedades del cerebro, en colaboración con la Fundación Amics de l’Hospital del Mar. Esta iniciativa comenzó el 27 de noviembre y busca recaudar fondos para financiar proyectos de investigación llevados a cabo en el Hospital del Mar y su instituto asociado.

Con la finalidad de contribuir a la ciencia mientras se disfruta de una buena comida, parte de las ganancias de cada menú será destinada a la labor de investigadores e investigadoras que trabajan en el campo de las enfermedades neurológicas. Los comensales pueden optar por un menú individual o uno para grupos, los cuales pueden ser solicitados ya sea directamente en el restaurante o al momento de hacer la reserva. Esta colaboración ha sido pactada para una duración de dos años.

El menú solidario representa una oportunidad para que la comunidad colabore activamente en la búsqueda de soluciones para las enfermedades del cerebro, al mismo tiempo que disfrutan de la reconocida gastronomía del restaurante. Para aquellos interesados en participar, más información está disponible en la página web del restaurante.
vía: Noticias Hospital del Mar

Reutiliza Bandejas de Lasaña de Mercadona para Ordenar Cajones: Un Truco Ingenioso

Juan Hernández
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Reutiliza Bandejas de Lasaña de Mercadona para Ordenar Cajones: Un Truco Ingenioso

En un inesperado giro de creatividad doméstica, muchas personas han comenzado a reutilizar las bandejas de lasaña de Mercadona como una solución efectiva para organizar cajones en casa. Esta tendencia, que ha ganado tracción a través de las redes sociales, destaca la versatilidad de estos envases, que hasta hace poco eran desechados sin mayor consideración.

Inicialmente diseñadas para contener las populares lasañas de la cadena de supermercados, estas bandejas metálicas han encontrado un nuevo propósito más allá de la cocina. Con compartimentos perfectamente delineados y una estructura rígida, resultan ideales para ordenar artículos pequeños como cables, utensilios de papelería, cosméticos, y otros objetos que suelen generar desorden en las gavetas.

Usuarios en plataformas como Instagram y TikTok han compartido vídeos y fotos de cómo estas bandejas pueden transformar espacios al ofrecer una organización clara y accesible. «Nunca se me había ocurrido reutilizar estas bandejas de lasaña, pero son perfectas para ordenar mis cajones», comenta una entusiasta usuaria en uno de los numerosos tutoriales en línea que explican el proceso.

El fenómeno no solo promueve un hogar más organizado, sino también una mentalidad más sostenible, al reducir el desecho y alentar la reutilización de materiales. En tiempos donde el reciclaje y la reducción de residuos se vuelven cada vez más cruciales, este tipo de iniciativas creativas son bienvenidas por aquellos comprometidos con el medio ambiente.

Mercadona, por su parte, aún no ha emitido una declaración oficial sobre este nuevo uso doméstico de sus bandejas, pero la tendencia ha generado una renovación del interés en la compra de sus productos preparados, destacando la doble función de los envases.

Esta práctica también ha fomentado una comunidad digital que comparte más consejos sobre cómo dar nueva vida a objetos y envases de uso cotidiano. En un mundo donde el consumismo a menudo impulsa la compra de soluciones organizativas específicas, la reutilización ingeniosa de estas bandejas subraya la capacidad de innovación que todos llevamos dentro.

A medida que más personas descubren los beneficios de esta simple pero efectiva estrategia de organización doméstica, se espera que la idea continúe propagándose, inspirando a otros a explorar nuevos usos para objetos que alguna vez fueron considerados desechables.

Creación de una Caché Semántica en Amazon OpenSearch Serverless y Amazon Bedrock

Elena Digital López
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Creación de una Caché Semántica en Amazon OpenSearch Serverless y Amazon Bedrock

La latencia y el costo son retos significativos en el campo de la inteligencia artificial generativa, especialmente cuando se utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés). Estos modelos suelen procesar texto de manera secuencial, prediciendo un token a la vez, lo que puede introducir retrasos y afectar negativamente la experiencia del usuario. Además, la creciente demanda de aplicaciones impulsadas por IA ha llevado a un alto volumen de llamadas a estos modelos, superando potencialmente los límites presupuestarios y generando presiones financieras para las organizaciones.

Para abordar este problema, se ha presentado una estrategia de optimización de aplicaciones basadas en LLM. Dado el creciente interés en soluciones de IA eficientes y rentables, se propone un esquema de almacenamiento en caché de lectura intermedia sin servidor que utiliza patrones de datos repetidos. Con esta caché, los desarrolladores pueden guardar y acceder efectivamente a respuestas similares, mejorando así la eficiencia y los tiempos de respuesta de sus sistemas. La solución utiliza Amazon OpenSearch Serverless y Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado que ofrece modelos base de alto rendimiento de empresas líderes en IA a través de una sola API, con capacidades amplias para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad.

En esta solución, la caché funciona como un buffer que intercepta las solicitudes expresadas en lenguaje natural antes de que lleguen al modelo principal. Almacena consultas semánticamente similares, permitiendo una recuperación rápida sin necesidad de enviar la solicitud al LLM para una nueva generación. Esto es crucial para equilibrar entre aumentar los aciertos de caché y reducir las colisiones de caché.

Por ejemplo, un asistente de AI para una empresa de viajes puede priorizar un alto recuerdo, guardando más respuestas incluso si ocasionalmente hay superposición de solicitudes. Contrariamente, un asistente para consultas de agentes puede necesitar asignaciones precisas para cada solicitud, minimizando los errores.

Este sistema de caché opera almacenando incrustaciones vectoriales numéricas de consultas de texto, transformándolas en vectores antes de ser almacenadas. Al seleccionar modelos de incrustación administrados desde Amazon Bedrock, es posible establecer bases de datos de vectores con OpenSearch Serverless para un sistema de caché robusto.

Al implementar esta solución, no solo se mejoran los tiempos de respuesta, sino que también se logra una reducción considerable en costos. Los modelos de incrustación, en general, resultan más económicos en comparación con los de generación, lo que asegura eficiencia de costos para numerosos casos de uso.

Esta innovación no solo representa una mejora en la eficiencia de los sistemas LLM, sino que también optimiza la experiencia del usuario, permitiendo ajustar umbrales de similitud para equilibrar adecuadamente aciertos y colisiones en la caché.
vía: AWS machine learning blog

Uso De Agentes De Amazon Bedrock Para Escaneo, Optimización Y Remediación De Código

Elena Digital López
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Uso De Agentes De Amazon Bedrock Para Escaneo, Optimización Y Remediación De Código

En el dinámico mundo de la computación en la nube y el desarrollo de software, la seguridad de los repositorios de código se ha convertido en una prioridad absoluta. Ante la creciente amenaza de ciberataques sofisticados, las empresas deben adoptar medidas proactivas para proteger sus activos digitales. En respuesta a esta necesidad, Amazon ha lanzado Amazon Bedrock, un servicio completamente gestionado que ofrece modelos fundacionales (FMs) a través de una API, facilitando a las empresas la elección del modelo más adecuado para sus casos de uso específicos.

Amazon Bedrock no solo permite a las organizaciones elegir entre una amplia gama de modelos de inteligencia artificial, sino que también proporciona herramientas integradas de seguridad para escanear y remediar vulnerabilidades en repositorios de código. Este sistema automatiza el proceso de escaneo de vulnerabilidades y aplica correcciones necesarias, lo que ayuda a las empresas a cumplir con estándares regulatorios y organizativos de manera eficiente.

El servicio se administra a través de los agentes de Amazon Bedrock que, junto con funciones AWS Lambda, escanean el código mediante modelos de lenguaje avanzados, detectan vulnerabilidades y realizan las correcciones necesarias. Este flujo de trabajo no solo acelera el desarrollo, sino que también garantiza un estricto cumplimiento de las directrices de seguridad.

Para implementar esta solución, los usuarios deben configurar un agente de Amazon Bedrock, crear una función Lambda para el análisis y remediación del código, y añadir este grupo de acciones al agente. Esta infraestructura permite a las organizaciones establecer rápidamente una línea de defensa eficaz contra amenazas de seguridad mientras mantienen la agilidad en el desarrollo de software.

Las mejores prácticas recomiendan implementar pruebas automáticas para validar el código antes de finalizar cualquier cambio y configurar roles y permisos IAM con el principio de menor privilegio. Además, se sugiere actualizar las indicaciones para abordar vulnerabilidades específicas del caso de uso.

Amazon Bedrock representa un avance significativo para las empresas que buscan transformar sus procesos en la nube utilizando inteligencia artificial generativa. Al automatizar tanto la detección de vulnerabilidades como las soluciones, Bedrock no solo optimiza el mantenimiento del código, sino que también reduce significativamente el tiempo de implementación.

Para aquellas empresas que desean explorar las capacidades de Amazon Bedrock y su potencial para una transformación rápida y segura en la nube, se recomienda consultar la Guía del Usuario de Amazon Bedrock y considerar la asistencia especializada de Servicios Profesionales de AWS. Esta iniciativa promete revolucionar la forma en que las empresas abordan su infraestructura en la nube, haciendo que el proceso sea más seguro y eficiente.

Embrace la oportunidad de un despliegue en la nube rápido y seguro con las capacidades avanzadas de Amazon Bedrock y dé el primer paso hacia una infraestructura en la nube más optimizada hoy mismo.
vía: AWS machine learning blog

Mesa Auxiliar de Diseño de Pepco por Solo 20 Euros, Perfecta para Salones Pequeños

Juan Hernández
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Mesa Auxiliar de Diseño de Pepco por Solo 20 Euros, Perfecta para Salones Pequeños

En una propuesta que promete revolucionar la decoración de interiores, Pepco ha lanzado al mercado una mesa auxiliar de diseño que está captando la atención de los amantes de la decoración y de quienes buscan alternativas económicas y funcionales para sus hogares. Con un precio que sorprende, esta pieza está disponible por solo 20 euros, convirtiéndose en una opción ideal para salones pequeños que necesitan un toque de estilo sin sacrificar espacio.

El diseño de la mesa auxiliar de Pepco es moderno y minimalista, perfecto para adaptarse a diversas tendencias de decoración. Hecha con materiales de alta calidad, la mesa promete durabilidad y resistencia, a pesar de su bajo costo. Sus líneas limpias y acabado impecable hacen que se integre fácilmente en cualquier ambiente, complementando desde espacios contemporáneos hasta aquellos más clásicos.

Esta mesa auxiliar no solo es atractiva a nivel estético, sino que también es sumamente funcional. Su tamaño compacto resuelve el problema de espacio en los salones pequeños, permitiendo su colocación en cualquier rincón sin obstruir el paso. Además, ofrece suficiente superficie para situar elementos decorativos como lámparas, libros o pequeñas plantas, contribuyendo a mantener el orden y la organización del área.

Los primeros compradores han expresado su satisfacción, resaltando el excelente equilibrio entre costo y calidad que ofrece la mesa. «Es increíble cómo una pieza tan accesible puede transformar completamente la atmósfera de mi sala de estar. Es práctica y se ve fantástica», comentó una clienta entusiasta.

Pepco continúa así cimentando su reputación como una de las tiendas predilectas para aquellos que buscan renovar sus hogares sin realizar grandes inversiones. Con esta nueva adición a su catálogo, la empresa no solo reafirma su compromiso con la accesibilidad económica, sino que también apuesta por el diseño de vanguardia que satisface las demandas del mercado actual.

La disponibilidad de esta mesa en las tiendas y en línea garantiza que esté al alcance de todos, independientemente de su ubicación. Sin duda, es una oferta que no pasará desapercibida para quienes desean transformar sus espacios a un precio más que accesible.

La Cama Bajo La Ventana: Un Ingenioso Truco Nórdico Para Optimizar Espacios Pequeños

Silvia Pastor
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La Cama Bajo La Ventana: Un Ingenioso Truco Nórdico Para Optimizar Espacios Pequeños

En la búsqueda constante por optimizar los espacios habitables, especialmente en áreas urbanas donde el espacio es un bien limitado, ha surgido una tendencia que está capturando la atención internacional: colocar la cama bajo la ventana. Este truco, inspirado en el diseño nórdico, no solo es una solución funcional, sino que también añade un toque estético y acogedor a las habitaciones pequeñas.

La filosofía detrás de esta práctica se basa en el aprovechamiento máximo del espacio y la luz natural, principios fundamentales del diseño escandinavo. Al colocar la cama debajo de una ventana, se logra liberar las paredes circundantes para otros usos, como estanterías, escritorios o áreas de almacenamiento, lo que resulta en una habitación más ordenada y espaciosa.

Uno de los principales beneficios de este arreglo es el aumento de la luminosidad en el área de descanso. Con la cama situada directamente frente a la fuente de luz natural, se crea un ambiente más relajante y acogedor, ideal para descansar y recuperarse tras un largo día. Además, la vista hacia el exterior puede proporcionar un despertar más agradable y natural, lo que contribuye a mejorar el bienestar general.

El diseño nórdico, famoso por su simplicidad y funcionalidad, aboga por la creación de espacios que sean a la vez prácticos y estéticamente agradables. La cama bajo la ventana es un ejemplo perfecto de cómo una pequeña reconfiguración en la disposición de los muebles puede transformar por completo el ambiente de una habitación. Este enfoque también refleja una conexión intrínseca con la naturaleza, ya que maximiza la interacción con el entorno exterior desde la comodidad del hogar.

Para aquellos preocupados por el posible impacto del frío en invierno, dado que las ventanas pueden ser una fuente de pérdida de calor, los diseñadores nórdicos ofrecen soluciones ingeniosas. Desde dobles acristalamientos hasta el uso de cortinas térmicas, estas medidas permiten mantener la eficiencia energética sin sacrificar el estilo ni la funcionalidad.

Además de sus beneficios prácticos, esta tendencia representa un cambio hacia un enfoque más minimalista y consciente del espacio en la vida moderna. Al adoptar el colchón bajo la ventana, las personas también están haciendo una declaración sobre la importancia de la luz natural y el diseño intuitivo en sus hogares.

Cada vez son más los hogares que adoptan esta tendencia alrededor del mundo, adaptándola a diferentes estilos y necesidades, lo que demuestra su versatilidad y atractivo universal. Sin duda, la cama bajo la ventana se está consolidando como una solución simple pero efectiva para maximizar los espacios pequeños al más puro estilo nórdico.

Introducción Al Orquestador Personalizado De Agentes En Amazon Bedrock

Elena Digital López
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Introducción Al Orquestador Personalizado De Agentes En Amazon Bedrock

En un mundo cada vez más digitalizado, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en un aliado fundamental para automatizar tareas repetitivas y potenciar las capacidades humanas. Los agentes de IA generativa son diseñados para interactuar con su entorno, logrando objetivos específicos gracias a la organización de flujos de trabajo multietapa que se adaptan en tiempo real. Esto no solo aumenta la productividad y reduce errores, sino que también ofrece experiencias más personalizadas.

Amazon ha presentado un avance significativo en este campo con el lanzamiento de los agentes de Amazon Bedrock. Esta solución facilita el desarrollo de aplicaciones de IA al ofrecer un sistema completamente gestionado que se basa en modelos fundamentales y herramientas de aumento para ejecutar tareas de manera autónoma mediante flujos de trabajo orquestados. La estrategia de orquestación predeterminada, conocida como ReAct, permite a los usuarios construir y desplegar soluciones de agentes de manera rápida, aunque puede generar latencias cuando se involucran múltiples herramientas.

Para optimizar el control de la orquestación, Amazon Bedrock introduce la función de orquestador personalizado, que permite a las organizaciones ajustar el comportamiento de los agentes a sus necesidades operativas específicas. Implementado como una función de AWS Lambda, este orquestador ofrece un mayor control sobre la planificación y verificación de tareas, permitiendo definir estrategias alineadas con las demandas específicas de cada caso de uso. Esto no solo incrementa la precisión y adaptabilidad de los agentes, sino que también mejora su eficiencia.

El orquestador personalizado es especialmente útil en escenarios que requieren respuestas rápidas y procesamiento simultáneo de acciones, lo cual no es tan eficiente con el método ReAct debido a su estructura secuencial. A través de interacciones basadas en contratos, el orquestador gestiona dinámicamente las decisiones y adapta los flujos de trabajo, asegurando un control preciso sobre las interacciones del agente con diversas herramientas y fuentes de conocimiento.

Un ejemplo revelador de la flexibilidad del orquestador personalizado es la comparación entre las estrategias ReAct y ReWoo. Mientras que ReAct permite un ajuste continuo basado en la reevaluación de decisiones, ReWoo optimiza el rendimiento al generar un plan de tareas completo desde el inicio, ejecutándolo sin revisar las salidas intermedias. Esto reduce significativamente las llamadas al modelo y, por ende, los tiempos de respuesta en consultas que requieren interacción con múltiples herramientas.

El desarrollo y despliegue de aplicaciones de IA con Amazon Bedrock se han simplificado enormemente, proporcionando a las organizaciones la capacidad de crear flujos de trabajo personalizados que optimizan tanto el rendimiento como la precisión de las soluciones. Con estas capacidades, Amazon Bedrock Agents se posiciona como una herramienta innovadora para liberar el potencial de la IA generativa en diversas industrias.
vía: AWS machine learning blog

Ikea Ofrece Una Solución Innovadora Para Mejorar El Aislamiento De Tu Casa Este Invierno

Juan Hernández
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Ikea Ofrece Una Solución Innovadora Para Mejorar El Aislamiento De Tu Casa Este Invierno

Ikea ha lanzado una nueva línea de productos diseñada para enfrentar uno de los desafíos más recurrentes durante los meses de invierno: el aislamiento térmico del hogar. Con la llegada del frío, mantener una temperatura confortable dentro de la casa se convierte en una prioridad para muchas familias, y la empresa sueca parece haber encontrado una solución estilística a este problema.

La propuesta de Ikea se centra en la elegancia y funcionalidad de cortinas gruesas y alfombras tupidas que no solo añaden un toque acogedor a la decoración del hogar, sino que también ayudan a conservar el calor interior. Estos textiles, elaborados con materiales especialmente diseñados para minimizar la pérdida de calor, se presentan como una barrera eficaz contra las bajas temperaturas externas. El diseño de estos productos ha sido cuidadosamente pensado para adaptarse a diferentes estilos de interiores, desde el más minimalista hasta el más tradicional, ofreciendo opciones para todos los gustos.

Los expertos de Ikea han destacado la importancia de mantener un hogar bien aislado no solo por razones de confort, sino también por su impacto en el consumo energético. Con un correcto aislamiento, se reduce la necesidad de utilizar sistemas de calefacción, lo que resulta en una disminución de las facturas de energía y, al mismo tiempo, en una menor huella de carbono. Además, los materiales utilizados en estas nuevas cortinas y alfombras son sostenibles y reciclables, alineándose con el compromiso de la empresa hacia prácticas más ecológicas.

El lanzamiento de esta línea ha sido recibido con entusiasmo por parte de los consumidores, que valoran el equilibrio entre funcionalidad y diseño que caracteriza a Ikea. Las redes sociales se han llenado de comentarios positivos sobre los múltiples beneficios de estos productos, y muchas familias ya han comenzado a compartir sus experiencias respecto a la mejora en el confort térmico de sus hogares.

Ikea continúa reafirmándose como un líder en soluciones para el hogar que combinan practicidad y estética. Con esta nueva oferta, la empresa no solo ofrece una manera de mantener el calor durante el invierno, sino también una oportunidad para transformar los espacios con un nuevo estilo. La llegada de esta línea al mercado promete un invierno más cálido y sostenible para muchos hogares.

Búsqueda De Activos De Datos Empresariales Utilizando LLMs Respaldados Por Grafos De Conocimiento

Elena Digital López
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Búsqueda De Activos De Datos Empresariales Utilizando LLMs Respaldados Por Grafos De Conocimiento

Empresas enfrentan desafíos significativos al gestionar y acceder a sus activos de datos, dispersos a través de diversas fuentes debido a la creciente complejidad de la gestión de grandes volúmenes de información. Los métodos de búsqueda tradicionales a menudo fallan en proporcionar resultados comprensivos y contextuales, especialmente para datos no estructurados o consultas complejas. En el contexto actual del manejo de grandes datos, es imperativo que las soluciones de búsqueda sean eficientes y precisas, capaces de adaptarse al ingreso de nuevos activos de datos. Además, los usuarios desean tener la capacidad de buscar en todos los datos y aplicaciones de su organización, y acceder a la información de procedencia de todos los documentos recuperados, obteniendo también la información de metadatos relacionada con los activos de datos relevantes en el contexto de la búsqueda.

Para lograr estos objetivos, las soluciones deben incluir características que proporcionen conexiones entre entidades y fuentes de datos relacionadas, consoliden sistemas fragmentados de catalogación de datos que contengan metadatos, y expliquen el razonamiento detrás de los resultados de búsqueda. En respuesta a estas necesidades, se ha desarrollado una solución de búsqueda semántica potenciada por Inteligencia Artificial generativa. Esta solución permite a los usuarios de negocios encontrar rápida y precisamente los activos de datos relevantes a lo largo de diversas fuentes dentro de la empresa.

Integrando modelos de lenguaje de gran escala alojados en Amazon Bedrock y respaldados por un grafo de conocimiento construido en Amazon Neptune, se ha creado un poderoso paradigma de búsqueda que permite realizar preguntas en lenguaje natural para integrar búsquedas a través de documentos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), tablas de data lake hospedadas en el catálogo de datos de AWS Glue, y activos empresariales en Amazon DataZone.

La solución no solo utiliza modelos base en Amazon Bedrock para generar texto y realizar tareas lingüísticas, sino que los combina con grafos de conocimiento para proporcionar razonamiento estructurado y habilidades de inferencia. Este enfoque híbrido permite a los modelos mantener su capacidad inductiva mientras vinculan su comprensión del lenguaje con conocimientos de dominio bien estructurados y razonamiento lógico.

La solución se integra con los catálogos de datos y repositorios existentes dentro de las organizaciones, creando una capa semántica unificada y escalable a través de todo el paisaje de datos. Esto no solo mejora la disponibilidad de los datos a nivel empresarial, sino que también hace que la búsqueda dentro de la compañía sea tan accesible y sencilla como utilizar un motor de búsqueda para consumidores, pero con la profundidad y especificidad que demandan los negocios.

El nuevo sistema facilita el acceso a una aplicación donde los usuarios pueden ingresar consultas en lenguaje natural, permitiéndoles descubrir activos de datos con un entendimiento semántico que mejora significativamente la toma de decisiones, la eficiencia, y la innovación organizacional. Esta solución promete desbloquear el potencial completo de los activos de datos empresariales, al mismo tiempo que amplía las posibilidades de descubrimiento de datos e insights, llevando a nuevas alturas la capacidad de generar innovaciones a partir de los recursos existentes en las empresas.
vía: AWS machine learning blog

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