Base de Conocimiento Multimodal
Una Base de Conocimiento Multimodal (MKB) es un repositorio de datos sofisticado diseñado para almacenar, indexar y recuperar información de múltiples tipos de datos simultáneamente. A diferencia de las bases de datos tradicionales que manejan texto estructurado, una MKB integra datos no estructurados como documentos de texto, imágenes, grabaciones de audio, flujos de video y datos de sensores en una estructura unificada y semánticamente consultable.
En el entorno actual rico en datos, la información rara vez existe en un solo formato. Una consulta de un cliente podría involucrar una imagen de una pieza rota y una transcripción de soporte relacionada. Una MKB permite que los sistemas de IA procesen este contexto holístico, yendo más allá de la simple coincidencia de palabras clave para lograr una verdadera comprensión contextual. Esta capacidad es crucial para construir agentes de IA de próxima generación y herramientas avanzadas de búsqueda empresarial.
El mecanismo central se basa en la incrustación (embedding). Cada pieza de datos, ya sea un párrafo de texto o una fotografía, se pasa a través de un codificador especializado (como un modelo transformador multimodal) para generar un vector de alta dimensión, conocido como incrustación. Estas incrustaciones capturan el significado semántico del contenido. La MKB luego almacena estos vectores, típicamente dentro de una base de datos vectorial. La recuperación se realiza calculando la similitud (por ejemplo, similitud del coseno) entre la incrustación de la consulta y las incrustaciones de los datos almacenados, lo que permite al sistema encontrar elementos conceptualmente relacionados a través de diferentes modalidades.
Esta tecnología se basa en Bases de Datos Vectoriales, Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Mientras que los LLM procesan el lenguaje, la MKB proporciona el contexto rico y multimodal sobre el cual los LLM pueden razonar.
