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La IA generativa (IAGen) es la aplicaci¨®n de los algoritmos del aprendizaje autom¨¢tico a grandes conjuntos de datos para generar contenido, como texto, im¨¢genes, audio y v¨ªdeo. Algunas de las herramientas de IAGen populares son ChatGPT, DALL-E, Bard y Midjourney.

La generaci¨®n aumentada de recuperaci¨®n optimiza el resultado de los grandes modelos de lenguaje (LLM) al consultar una base de conocimientos acreditada fuera de sus datos de entrenamiento originales antes de generar una respuesta, lo que ampl¨ªa efectivamente sus capacidades m¨¢s all¨¢ de dichos datos de entrenamiento originales. La RAG es una manera rentable de mejorar los resultados de los LLM en ¨¢mbitos espec¨ªficos, ya que aprovecha una base de datos interna con datos propios y personalizados.

El atributo m¨¢s importante del almacenamiento de la IA es la agilidad del rendimiento. El almacenamiento de la IA debe poder crecer de unos pocos cientos de gigabytes a varios petabytes, funcionar bien con unas cargas de trabajo mixtas y r¨¢pidamente cambiantes, servir datos simult¨¢neamente a los clientes de entrenamiento y producci¨®n a lo largo de la vida de un proyecto y admitir los modelos de datos usados por las herramientas del proyecto. Los otros atributos de una soluci¨®n de almacenamiento de la IA ideal son: flexibilidad en cuanto a la capacidad, disponibilidad y durabilidad de los datos, eficiencia energ¨¦tica y de espacio, compatibilidad con los modelos de datos, seguridad y simplicidad operativa.