Mejoras en la búsqueda de IA de Azure para aplicaciones de IA generativa escalables
![Azure AI Search Enhancements for Scalable Generative AI Applications](https://willowtechgroup.com/wp-content/uploads/2024/04/AI-Search-Enhancements-for-Scalable-Generative-AI-Applications-1170x740.png)
Nos complace anunciar actualizaciones importantes de Azure AI Search, destinadas a ayudar a las organizaciones a desarrollar y escalar aplicaciones de IA generativa listas para producción. Estas mejoras incluyen un aumento sustancial en la capacidad de almacenamiento y el tamaño del índice de vectores, todo ello sin costo adicional. Esto permite a los clientes implementar generación aumentada de recuperación (RAG) a cualquier escala sin comprometer el costo o el rendimiento.
Lograr una mayor escalabilidad y rentabilidad
Con los cambios actuales, los usuarios pueden lograr una mayor escalabilidad a un costo menor con Azure AI Search. Las mejoras incluyen un aumento notable en el tamaño del índice vectorial, el almacenamiento total y el rendimiento de indexación y consultas. Esto significa que los usuarios pueden esperar un aumento de hasta 11 veces en el tamaño del índice vectorial, un aumento de 6 veces en el almacenamiento total y una mejora del doble en la indexación y el rendimiento de las consultas. Estas mejoras permiten a los clientes ofrecer experiencias de alta calidad para cada usuario e interacción, independientemente de la escala.
Compatibilidad con grandes aplicaciones basadas en RAG
Más de la mitad de las empresas Fortune 500 confían en Azure AI Search para administrar sus aplicaciones de búsqueda empresarial y de IA generativa de misión crítica. Empresas como OpenAI, Otto Group, KPMG y PETRONAS confían en Azure AI Search para respaldar sus cargas de trabajo RAG. Por ejemplo, OpenAI recurrió a Azure AI Search para manejar la demanda y escala sin precedentes de sus “GPT” impulsados por RAG y la API Asistente, garantizando un rendimiento confiable para millones de usuarios en todo el mundo.
Creación de mejores aplicaciones con sistemas de recuperación avanzados
Diferentes técnicas de recuperación funcionan mejor para diferentes casos de uso. Azure AI Search permite que las aplicaciones apliquen una variedad de enfoques listos para usar, incluida la recuperación híbrida y la reclasificación semántica. Esto permite a los desarrolladores alcanzar sus objetivos de forma más rápida y eficaz. Telus Health y NIQ Brandbank son ejemplos de organizaciones que han aprovechado Azure AI Search para mejorar las capacidades de recuperación de sus aplicaciones, lo que ha dado como resultado una mayor precisión, capacidad de respuesta y satisfacción del cliente.
Más información sobre la búsqueda de IA en Azure
Con estas actualizaciones, Azure AI Search continúa brindando tecnología de recuperación de última generación y una base empresarial para la innovación. Visite nuestro sitio web para obtener más información sobre RAG y Azure AI Search, incluido el rentable RAG a escala y la búsqueda vectorial superior con capacidades híbridas de recuperación y clasificación.
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