Cómo Azure Databases y la IA revolucionan las aplicaciones modernas (RAG y Copilot)

Así es la integración de IA en bases de datos Azure (Cosmos DB, SQL, PostgreSQL). Analizamos la búsqueda vectorial, RAG y la conexión con Microsoft Fabric.

El rol actual de las Bases de datos

Durante la pasada edición del SpainClouds Summit, Felicia Lobillo, especialista en bases de datos de Azure en Microsoft, ofreció una sesión magistral sobre la transformación que está sufriendo el desarrollo de software.

Su mensaje fue contundente y visionario: citando a un vicepresidente de la compañía en el Foro Económico Mundial, Lobillo advirtió que, en breve, «las aplicaciones que no tengan inteligencia artificial parecerá que están rotas», de la misma forma que hoy nos lo parece una aplicación sin conexión a internet.

En su ponencia, la experta detalló cómo las bases de datos de Azure han evolucionado para dejar de ser simples repositorios y convertirse en el motor de las aplicaciones inteligentes, uniendo los datos operacionales con la IA Generativa.

La fusión de Datos Operacionales e Inteligencia Artificial

Lobillo enfatizó la importancia de trabajar con datos operacionales: esa información del día a día como catálogos, reclamaciones, llamadas de clientes o datos de sensores. Al combinar estos datos con IA, se enriquece la experiencia de usuario de formas inéditas.

Para ilustrarlo, utilizó un ejemplo personal sobre una aplicación de recetas. Explicó cómo la IA fue capaz de interpretar una receta de paella mal hecha como una «broma» y, en otro caso, corregir una receta de salmorejo añadiendo automáticamente la sal a la lista de ingredientes al detectar que sí aparecía en las instrucciones de preparación. Este caso de uso demuestra el potencial de la IA para interpretar, corregir y enriquecer datos en tiempo real.

Bases de Datos Gestionadas e Inteligentes

Para soportar estas cargas de trabajo, Lobillo destacó las características clave de las bases de datos de Azure:

Gestionadas y Escalables: Permiten a los equipos olvidarse del mantenimiento del hardware y los parches, escalando automáticamente ante picos de demanda (como un Black Friday).
Inteligentes (Copilot): La especialista señaló que las bases de datos de Azure incorporan (o incorporarán brevemente) Copilot. Esta herramienta permite resolver problemas (troubleshooting) basándose específicamente en los logs y datos del cliente, evitando respuestas genéricas.

Búsqueda Vectorial y RAG

Los datos (textos, imágenes) se convierten en vectores (coordenadas o embeddings) dentro de un espacio euclídeo para buscar por similitud y no solo por coincidencia exacta.

Esta tecnología habilita el patrón RAG (Retrieval Augmented Generation). En lugar de confiar únicamente en el conocimiento general de un modelo como GPT, el sistema busca información relevante en la base de datos propia y la envía al modelo para generar una respuesta precisa y contextualizada.

Lo revolucionario es que la búsqueda vectorial es nativa en las bases de datos de Azure; los vectores y los índices conviven con los datos operacionales, eliminando la necesidad de bases de datos vectoriales separadas.

Gracias a este patrón, es posible evitar las alucinaciones en modelos de lenguaje, ya que la generación de respuestas siempre está condicionada por datos reales recuperados en tiempo de consulta.

Innovaciones por motor de base de datos

Felicia Lobillo desglosó las novedades específicas para cada «sabor» de base de datos en Azure:

1. Azure Cosmos DB: Velocidad para la IA

Destacada por su bajísima latencia (menos de 10ms) y flexibilidad.

Búsqueda Híbrida: Permite combinar búsqueda vectorial con Full Text Search para mejorar la precisión de los resultados.
Agentes Autónomos: Lobillo describió cómo Cosmos DB actúa como la memoria ideal para agentes de IA que toman decisiones y colaboran entre sí (por ejemplo, agentes de ventas y devoluciones interactuando autónomamente).

2. Azure Database for PostgreSQL

Potencia Open Source Lobillo calificó la integración de PostgreSQL con la IA como «increíble».

Extensión azure_ai: Permite invocar a los servicios de Azure OpenAI directamente desde una consulta SQL (SELECT). Esto facilita generar embeddings o analizar el sentimiento de un texto sin salir de la base de datos.
DiskANN: Implementa un algoritmo de indexación vectorial desarrollado por Microsoft Research, altamente eficiente y rápido.

3. Azure SQL: Modernización del clásico

Para los entornos SQL Server, Lobillo anunció la llegada de Copilot para la gestión de bases de datos y la optimización de consultas. Además, resaltó la capacidad de convertir lenguaje natural a SQL, lo que democratiza el acceso a los datos, y la próxima incorporación de búsqueda vectorial nativa.

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Microsoft Fabric cierra el ciclo

Gracias a la funcionalidad de Mirroring (espejo), los datos de Cosmos DB, SQL o PostgreSQL se replican en Microsoft Fabric en tiempo casi real y sin necesidad de procesos ETL complejos.

En su demostración, Lobillo mostró cómo, tras una interacción de chat con la base de datos, los registros se volcaban en Fabric para realizar un análisis de sentimiento (positivo o negativo) mediante notebooks, visualizando los resultados en cuestión de minutos sin impactar el rendimiento transaccional.

Felicia Lobillo cerró su intervención subrayando que la integración de bases de datos con IA es, probablemente, la tarea más importante a nivel empresarial en la actualidad. Las herramientas nativas de Azure ya permiten construir buscadores semánticos, chatbots contextualizados y agentes autónomos robustos de manera eficiente y segura.

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