Google anunció nuevas mejoras y capacidades de inteligencia artificial (IA) en herramientas relacionadas con bases y análisis de datos para ayudar a las empresas a impulsar la innovación en todas sus áreas.
Estas actualizaciones forman parte de una nueva fase en el análisis de datos iniciada con la aparición de la inteligencia artificial generativa. Por un lado, Gemini 1.0 Pro ya es accesible a través de Vertex AI. Con estas nuevas integraciones los ingenieros y analistas de datos ya pueden utilizar los modelos Gemini para obtener capacidades multimodales y de razonamiento avanzado para sus datos de BigQuery.
Por otro lado, los usuarios se encontrarán con la integración de BigQuery en Vertex AI para texto y voz. Estarán disponibles en versión preliminar. Estas nuevas capacidades ayudarán a las empresas a extraer información de datos no estructurados como documentos y archivos de audio para desbloquear nuevos escenarios de análisis que combinan datos no estructurados con datos empresariales estructurados.
Te puede interesar: Google paga a periodistas para que produzcan artículos con nueva plataforma de IA
Además, algunas de las actualizaciones impactarán directamente a las bases de datos. Por ejemplo, AlloyDB AI ya está disponible de forma general y esta herramienta permitirá simplificar la creación de aplicaciones de IA empresariales. Se ejecutará en cualquier lugar, tanto en las instalaciones como en otras nubes, y ofrece un rendimiento superior para cargas de trabajo transaccionales, analíticas y vectoriales.
Los ingenieros también podrán hacer usos de vista previa pública de las capacidades de búsqueda vectorial en Spanner, Memorystore para Redis y Cloud SQL para MySQL. Todas estas capacidades se unen a las ya existentes en AlloyDB y Cloud SQL para PostgreSQL, mientras que Firestore y Bigtable soportan casos de uso de búsqueda vectorial a través de sus integraciones con Vertex AI.
Por último, se encontrarán nuevas integraciones de LangChain en todas las opciones de bases de datos de Google Cloud. Incluidas integraciones de LangChain con almacenes vectoriales, cargadores de documentos y memoria de mensajes de chat.
Imagen: gorodenkoff
