Red Hat, Inc. y Elastic anunciaron una colaboración ampliada para ofrecer experiencias de búsqueda de próxima generación que admitan patrones de generación aumentada de recuperación (RAG) utilizando Elasticsearch como solución preferida de base de datos vectorial integrada en Red Hat OpenShift AI. Con esta colaboración, Red Hat y Elastic proporcionan a las empresas las herramientas que necesitan para ofrecer, mantener y perfeccionar las soluciones RAG a lo largo del tiempo en una plataforma única y coherente. A medida que las organizaciones se enfrentan a la doble exigencia de incorporar soluciones de IA a sus operaciones y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos, RAG ocupa un lugar central en la integración de grandes modelos lingüísticos (LLM) en las aplicaciones empresariales.

RAG permite a los equipos de TI combinar las ventajas de los LLM con almacenes de datos privados para entrenar modelos con datos específicos y privados sin modificar el propio modelo subyacente. La recuperación de búsquedas sólidas es clave, ya que solicitar a los LLM la información correcta utilizando repositorios privados a escala puede resultar caro. La recuperación con controles basados en roles ayuda a mantener las protecciones en torno a los datos sensibles sin dejar de utilizarlos para el entrenamiento de los LLM de propósito general. Red Hat OpenShift AI y Elasticsearch pueden ayudar a las organizaciones a sacar el máximo partido de RAG tanto a nivel de la infraestructura de MLOps como de la aplicación.

Red Hat OpenShift AI proporciona una plataforma de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) de confianza para automatizar, crear, ajustar, implementar y supervisar modelos a escala. Al mismo tiempo, Elasticsearch ofrece una base de datos vectorial y una sólida solución de búsqueda híbrida para escalar y extraer respuestas de IA, con funciones avanzadas de búsqueda y seguridad para que los resultados sean más aplicables para los usuarios finales. Red Hat respalda las herramientas de Elasticsearch para desarrolladores de aplicaciones RAG y de IA generativa (GenAI) mediante el motor Elasticsearch Relevance EngineTM (ESRETM), que incluye modelos de búsqueda vectorial y transformadores integrados, lo que permite a los desarrolladores crear búsquedas de nueva generación con datos empresariales propios.

ESRE permite a las organizaciones crear despliegues optimizados para la seguridad utilizando sus propios datos estructurados y no estructurados, y permite a los desarrolladores construir aplicaciones de búsqueda semántica y RAG utilizando una variedad de modelos de aprendizaje automático (ML) de terceros, así como herramientas de ecosistema de proveedores como Cohere, LangChain y LlamaIndex. Red Hat OpenShift AI emparejado con Elasticsearch permite una asistencia al cliente más profunda y completa, así como una mayor innovación e integración con el vasto ecosistema de socios de IA de Red Hat. Las implementaciones exitosas de GenAI ayudan a generar confianza en las soluciones de IA, lo que conduce a una mayor adopción de la IA y, en última instancia, a más opciones para los usuarios en el mercado de la IA.

Esta ampliación de la colaboración existente de Red Hat con Elastic ejemplifica el impacto positivo que la IA puede tener en las aplicaciones empresariales y en el mercado en general. Al ir al encuentro de las empresas allí donde se encuentran en su adopción de la IA, Red Hat les está ayudando a aprovechar unos datos a menudo infrautilizados, lo que puede suponer un importante factor diferenciador para las organizaciones.