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A medida que las empresas buscan facilitar el acceso a los datos para los empleados y clientes externos, más líderes de datos recurren a la IA para ayudarlos. Sin embargo, sigue existiendo la preocupación sobre cómo configurar mejor los robots de IA y los modelos de lenguaje grandes para garantizar un acceso rápido a los datos correctos. La integración de una capa semántica con los modelos de aprendizaje de idiomas (LLM) presenta una solución clara para esto, particularmente en el ámbito de los chatbots de IA. Esta combinación permite a las empresas generar respuestas e informes rápidos basados en sus datos. Aprovechar la IA y las capas semánticas está avanzando en la inteligencia empresarial, haciendo que sea más fácil que nunca para las personas interactuar con los datos.
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Papel eficaz de la capa semántica en los chatbots de IA y la precisión de los datos
Los chatbots de IA, impulsados por modelos de aprendizaje de idiomas (LLM), son capaces de comprender y responder consultas complejas en lenguaje natural, con gran precisión. Esto significa que en lugar de tener que escribir consultas SQL complejas, los usuarios pueden simplemente hacerle una pregunta al chatbot en inglés sencillo y recibir una respuesta precisa. Esto no sólo hace que el análisis de datos sea más accesible para usuarios no técnicos, sino que también acelera significativamente el proceso de recuperación y análisis de datos.
Si bien los LLM son increíblemente poderosos, no están exentos de limitaciones. Uno de los principales desafíos es garantizar que el chatbot de IA interprete y responda correctamente a la consulta del usuario. Aquí es donde entra en juego la capa semántica. La capa semántica actúa como intermediaria entre el chatbot de IA y la base de datos, interpretando las consultas del chatbot y garantizando que se ejecuten correctamente.
La capa semántica también desempeña un papel crucial a la hora de garantizar la seguridad de los datos. Al controlar el acceso del chatbot de IA a la base de datos, la capa semántica puede evitar el acceso no autorizado a datos confidenciales. Esto es particularmente importante en entornos multiinquilino, donde diferentes usuarios tienen diferentes niveles de acceso a los datos.
Además de mejorar la seguridad de los datos, la capa semántica también mejora el rendimiento del chatbot de IA. La capa semántica puede acelerar significativamente el tiempo de respuesta del chatbot mediante el cálculo previo de uniones y cálculos complejos. Esto no sólo mejora la experiencia del usuario sino que también permite a las empresas analizar sus datos de forma más rápida y eficiente.
En resumen, la fusión de una capa semántica con un LLM para diseñar un chatbot de IA está modernizando la inteligencia empresarial y la aplicación de datos analíticos integrados. Su poder para mejorar la eficiencia y la precisión del análisis de datos tiene un impacto significativo en los procesos de toma de decisiones, estableciendo un nuevo estándar en las prácticas comerciales. Agiliza el acceso al análisis de datos, refuerza la eficiencia y fortalece la seguridad.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/2024/02/cube-semantic-layers-missing-piece-ai-enabled-analytics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=semantic-layers-are-the-missing-piece-for-ai-enabled-analytics
