Deep Lake propone un programa de investigación profunda basado en datos multimodales privados

La tecnología Deep Thinking de Activeloop, que proporciona agentes de conocimiento más precisos, flexibles y multimodales para sus datos privados y públicos, ya está totalmente disponible.

De cara a 2025, la IA Generativa (GenAI) se prepara para un año crucial en términos de retorno de la inversión (ROI). Los agentes del conocimiento basados en datos multimodales son un motor fundamental para lograrlo.

Por qué creamos Deep Research

Durante el último año, el equipo de Activeloop ha mantenido conversaciones en profundidad con un amplio abanico de organizaciones, en particular empresas del Fortune 500. Han identificado una tendencia generalizada: los usuarios empresariales muestran cierta tolerancia a la latencia en el rendimiento, pero la reducción de la precisión es un problema. Han identificado una tendencia generalizada: los usuarios empresariales muestran cierta tolerancia a la latencia del rendimiento, pero la reducción de la precisión essin concesionesEl hecho es que la precisión de la recuperación de datos se ha convertido en una línea de fondo insuperable. De hecho, la precisión de la recuperación de datos se ha convertido en una línea de fondo insuperable, y está directamente relacionada con la capacidad de las organizaciones para utilizar la IA generativa para mejorar realmente los ingresos o la eficiencia y, al hacerlo, justificar la enorme inversión en infraestructura y modelos adicionales.

Los trabajadores del conocimiento dedican mucho tiempo cada día a tareas de búsqueda repetitivas y muy manuales: desde enfermeras que cotejan datos sanitarios de pacientes para auditorías de reclamaciones de seguros, pasando por asistentes jurídicos que realizan búsquedas exhaustivas de solicitudes de patentes, hasta investigadores que evalúan artículos recién publicados en PubMed para probar hipótesis compuestas.

Según estimaciones conservadoras, las búsquedas manuales en una empresa suponen una pérdida de productividad de entre 21,3% y 25%. Esto equivale a una pérdida de aproximadamente 20.000 dólares anuales por empleado. Para una empresa mediana con 1.000 empleados, las búsquedas ineficaces pueden suponer más de 1.000 millones de euros al año. 20 millones de dólares La pérdida financiera. Imagina que cada vez que uno de los miembros de tu equipo dedica tiempo a buscar un archivo "perdido", le estás pagando para que juegue al escondite con los datos de tu organización, y nadie se beneficia de ello.

Hoy, Activeloop se enorgullece de presentar una solución innovadora diseñada para resolver estos retos: un agente de conocimiento de IA que genera respuestas muy precisas y profundamente analizadas basadas en datos multimodales de dentro y fuera de la organización.

Comparación de OpenAI Deep Research

Lago profundo junto con Investigación en profundidad de OpenAIDeep Research, de OpenAI, se centra en crear un asistente impulsado por IA que pueda buscar información en Internet de forma autónoma, mientras que Deep Lake se centra en proporcionar un asistente impulsado por IA que pueda buscar información en Internet de forma autónoma. Deep Lake, por su parte, se centra en proporcionar Sistema de recuperación de IA multimodal de categoría empresarialCapacidad para trabajar con Datos públicos y privados Lograr una integración sin fisuras. En cuanto a los tipos de datos sobre los que el usuario puede hacer preguntas, y los resultados de recuperación de la precisión ir tan lejos como para destreza Deep Lake ha demostrado igualar o incluso superar La fuerza de OpenAI Deep Research.

1. Conectar tus datos privados y públicos

Una diferencia clave entre Deep Lake y OpenAI Deep Research es que elDeep Lake no se limita a los datos públicos.. Se diseñó originalmente para Al servicio de las empresas, especialmente los que necesitan estar en Conjuntos de datos protegidos, sensibles y de gran valor empresas que realizan búsquedas basadas en IA. En su estudio, Activeloop descubrió que aproximadamente 63% de las organizaciones se enfrentan a retos a la hora de unificar sus datos y conectarlos a los sistemas de IA. Deep Lake puede desplegarse al instante en el entorno en la nube de Amazon S3 o Azure de una organización (y ya está disponible en sus respectivos mercados de aplicaciones), lo que permite a los usuarios formular preguntas y realizar análisis basados en estos datos de forma inmediata.

El proceso de despliegue es extremadamente sencillo, como se muestra en la siguiente figura:

• Aunque Deep Research se limita a buscar recursos de acceso público.Sin embargo, Deep Lake permite a las organizaciones almacenar y recuperar de forma segura información valiosa de sus investigaciones internas, informes, propiedad intelectual y datos confidenciales..
• Este es un paso importante para Industrias biotecnológica, médica, financiera y jurídica. Esto es fundamental porque estos sectores dependen en gran medida de información reservada en lugar de resultados de búsqueda abiertos en la web.
• Funciones de seguridad de clase empresarial (incluida la gestión de privilegios RBAC, la certificación de conformidad SOC 2 Tipo II, las pruebas de penetración, etc.) Garantizar que los datos confidenciales estén siempre en Conformidad y protección El estado de la técnica.

2. Recuperación multimodal basada en modelos de lenguaje visual

Deep Lake se centra en la arquitectura subyacente desde el principio. Recuperación multimodal de IA funciones, lo que facilita el manejo de la Ventaja para tareas complejas con diversos tipos de datosEl sitio Aunque Deep Research se ocupa principalmente de Consultas basadas en texto (y tiene algunas capacidades de procesamiento de imágenes y archivos), Deep Lake es totalmente compatible:

• Consultas multimodales en texto, imágenes, vídeo, audio y metadatos estructurados..
• Modelos de lenguaje visual optimizados para la recuperación multimodalPara garantizar que incluso ante Consultas de datos mixtos de gran complejidadEl sistema también ofrece resultados precisos y altamente correlacionados.
• Búsqueda híbrida en tiempo realSe trata de una inteligente combinación de técnicas de búsqueda basadas en vectores, palabras clave y estructuras que mejora notablemente la precisión de la recuperación.

3. Precisión de recuperación comparable o superior a

Deep Lake es conocido por su Arquitectura de búsqueda avanzadaLos resultados de la búsqueda no sólo son una buena forma de asegurarse de que están Precisión que iguala o supera la investigación profunda de OpenAI. En lugar de basarse principalmente en Razonamiento y cadena de procesos mentales durante las pruebas de Deep Research, Deep Lake emplea de forma innovadora las siguientes tecnologías:

• Memoria profunda que mejora continuamente la precisión de la búsqueda aprendiendo dinámicamente del comportamiento de búsqueda anterior del usuario, personalizando los resultados según el caso de uso específico del usuario y aprendiendo la terminología del sector y las preferencias del usuario. De este modo, Deep Lake alcanza un rendimiento de referencia en casos de uso específicos.
• Técnicas de búsqueda multimodalLa realización del Texto, imágenes, vídeo, audio y datos estructurados en la nube y en almacenamiento local Referencias cruzadas sin fisuras entre

4. BYOM: Trae tu propio modelo

En lugar de limitarse a un único proveedor de modelos, Deep Lake ofrece la posibilidad de elegir los modelos de IA subyacentes en el programa Flexibilidad total.

Los usuarios pueden Acceso flexible a cualquier modelo de su elecciónIncluye Modelos de código abierto de última generación, Large Language Models (LLM) y Small Language Models (SLM) específicos de cada dominio y otros modelos líderes de código cerrado como Anthropic Claude y Google Gemini..

5. Consultas en menos de un segundo con costes optimizados

Las consultas en lenguaje natural se convierten automáticamente en un conjunto de sentencias de consulta de secuelas. En cuanto a los mecanismos subyacentes, el sistema Activeloop también выяснить ( выяснить es ruso, sustituido por chino: determinará) qué subconjuntos adicionales de datos deben consultarse para reunir exhaustivamente pruebas que respalden respuestas de gran precisión.

Usos de Deep Lake índice-en-el-lago Tecnología, asistencia Directamente desde el almacén de objetos Realiza consultas en sub-segundos, en comparación con los sistemas tradicionales en memoria, permitiendo la Hasta 10 veces más rentable. Esto aporta importantes ventajas:

• retardo de subsegundosLa versión más reciente del software es la que ofrece el tiempo de respuesta más rápido, incluso cuando se trabaja con conjuntos de datos masivos (más de 100 millones de registros).
• Sin necesidad de costosas cachésEl proceso de consulta se optimiza al máximo para lograr una recuperación en tiempo real con unos costes de almacenamiento reducidos.
• Escalabilidad elástica en entornos de nubeEsto hace que Deep Lake necesite ser rápido,Búsqueda rentable de IA para aplicaciones nativas de IA.

Cómo funciona Deep Lake

Deep Lake se centra en la creación de componentes clave para el almacenamiento y la recuperación de datos, con el objetivo de proporcionar a los usuarios la capacidad de almacenar y recuperar datos de forma óptima para impulsar flujos de trabajo de IA de todo tipo.

Tras conectar e indexar cantidades masivas de datos de los usuarios, Deep Lake agente del conocimiento Puede planificar una serie de sofisticadas tareas de investigación y realizar consultas de varios pasos en una amplia gama de conjuntos de datos y modalidades, comprendiendo exactamente qué datos clave se necesitan para responder a la pregunta planteada por el usuario (y, lo que es más importante, determinando si el sistema dispone de pruebas suficientes para responder a la pregunta). El agente del conocimiento también aprovecha tecnologías avanzadas de recuperación, como MaxSim, para realizar búsquedas precisas basadas en el contexto visual y textual combinado, y presenta al usuario la información clave recuperada como referencias, junto con citas de miles de millones de líneas de datos textuales.

Tipos de preguntas que pueden hacer los usuarios

Deep Lake está ahora abierto a todos los miembros del equipo de usuarios: no hay restricciones en cuanto al número de preguntas que los usuarios pueden formular, ni en cuanto al tamaño y la modalidad de los datos que pueden consultar.

A continuación figuran algunos ejemplos de los tipos de preguntas que pueden formular los usuarios:

Combinación de datos del historial del paciente, pruebas de laboratorio, informes de resonancia magnética (RM)

Encontrar referencias y relacionar términos y conceptos complejos

El siguiente ejemplo está tomado de la obra maestra literaria de Marcel Proust, À la recherche du temps perdu - uno de los libros más largos jamás escritos, con una versión en PDF de más de 1150 páginas.

Profundización en los resultados de la investigación

Pregunta: ¿Cuál es el DeepSeek ¿Rendimiento en las tareas de razonamiento?

La respuesta dada por el sistema contendrá información tanto del texto del documento como de los diagramas.

Limitaciones conocidas

Inevitablemente, cualquier sistema tiene sus limitaciones, y esto es cierto en el caso de Deep Lake. En el caso de Activeloop, el agente de conocimiento de Deep Lake está ajustado para centrarse más en los análisis en profundidad y ser cauteloso con los resultados de las respuestas. En consecuencia, Deep Lake puede no ser la mejor opción cuando los usuarios necesitan respuestas inmediatas y sencillas. Sin embargo, cuando se enfrenta a consultas específicas del dominio que requieren un pensamiento más profundo, Deep Lake demuestra su rendimiento.

Activeloop abre ahora oficialmente el sistema Deep Lake a una vista previa pública con el fin de mejorar continuamente el producto basándose en los valiosos comentarios de los usuarios. Además, Activeloop también está desarrollando activamente un enrutador inteligente que será capaz de cambiar entre los modos de pensamiento "rápido" y "lento" en función de la complejidad de la consulta para optimizar aún más la experiencia del usuario.

Cómo una empresa pionera aprovechó Deep Lake para lograr grandes avances en biotecnología

Flagship Pioneering es una empresa de biotecnología con visión de futuro centrada en el desarrollo de plataformas innovadoras y la incubación de start-ups que están revolucionando el campo de la salud humana y la sostenibilidad. Flagship Pioneering ha iniciado una profunda colaboración con Activeloop para mejorar sus capacidades de investigación científica. RAG (generación mejorada por recuperación). En esta asociación, el equipo de Inteligencia Pionera de Flagship Pioneering trabajó estrechamente con Activeloop para desarrollar un sistema avanzado basado en el agente de conocimiento Activeloop Deep Lake. Con este sistema, Flagship Pioneering es capaz de recuperar eficazmente resultados de investigaciones científicas de todo el mundo y profundizar en datos biomédicos multimodales, con un aumento de la precisión de aproximadamente 181 TP3T en comparación con la búsqueda tradicional basada en vectores o palabras clave. En particular, el sistema es capaz de capturar con precisión información clave incluso de gráficos y cuadros específicos que no se mencionan explícitamente en el texto. El sistema captura incluso información clave de diagramas específicos que no se mencionan explícitamente en el texto del artículo, lo que mejora notablemente las capacidades de investigación de Flagship Pioneering.

Fortune 500 MedTech Company utiliza Deep Lake para realizar búsquedas de IA rápidas y precisas de más de 40 millones de documentos en todas las modalidades de datos y plataformas en la nube.

La potencia de Deep Lake ha automatizado tareas de búsqueda altamente manuales y repetitivas en el flujo de trabajo de descubrimiento científico y cumplimiento de la normativa en MedTech. Esto ha reducido drásticamente los ciclos de investigación, que de otro modo tardarían meses en completarse, a tan solo unos días.

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