Escenarios de uso de Fabric Databases¶

Más allá de las previsiones de las grandes consultoras, que dicen que para 2028, las plataformas de datos serán unificadas (transaccional y analítica) y que serán gobernadas por la IA, esta posibilidad de disponer de base de datos SQL en Fabric, abre la puerta a diferentes escenarios, en ese entorno transalytics.

1. Escenarios¶

Entre los diferentes escenarios concretos que podríamos implementar en MIcrosoft Fabric, podríamos destacar:

Gestionar datos maestros para soluciones analíticas, de un modo completamente integrado y sencillo, en lugar de tener que cargar maestros en Excel o similares
Disponibilizar soluciones de ETL-inverso, en las que posibilitamos la modificación de datos analíticos y podemos concentrar esos datos en endpoints SQL.
Desarrollo de aplicaciones departamentales, orientadas a procesos con un gran componente analítico, y no muchos requerimientos
Ahora que las bases de datos SQL incorporan soporte de vectores, podríamos utilizar una Fabric Database como almacen vectorial para implementar soluciones de IA Generativa que utilicen el patrón RAG.

Realmente, se trata de una integración que puede abrir la puerta a otros muchos escenarios y simplificar la gestión de datos en compañías de todos los tamaños.

2. Soporte a Vectores para Soluciones de IA Generativa y Patrón RAG¶

La creciente demanda de soluciones de inteligencia artificial generativa ha llevado a la integración de capacidades vectoriales en Fabric Databases. Esto es crucial para escenarios en los que se requieren búsquedas semánticas y la combinación de recuperación de información con generación de contenido.

Qué Son las Operaciones Vectoriales?¶

Definición:
Las operaciones vectoriales permiten trabajar con representaciones numéricas (vectores) que codifican información semántica de textos, imágenes u otros datos. Estas representaciones son fundamentales para comparar similitudes, realizar búsquedas semánticas y alimentar modelos de IA.
Aplicaciones en IA Generativa:
Permiten desarrollar aplicaciones que, por ejemplo, puedan responder preguntas de forma inteligente, generar resúmenes o realizar recomendaciones personalizadas utilizando modelos de lenguaje.

Implementación del Patrón RAG (Retrieval-Augmented Generation)¶

El patrón RAG combina técnicas de recuperación de información con modelos generativos para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas. Su implementación en Fabric Databases se puede resumir en los siguientes pasos:

Indexación y Almacenamiento de Vectores:
Los datos textuales o de otros tipos se procesan para generar vectores que se almacenan junto con los registros transaccionales.
Consulta Semántica:
Cuando se realiza una consulta, el sistema busca en el índice de vectores los registros que sean semánticamente similares al input del usuario.
Generación de Respuestas:
Los resultados de la recuperación se combinan con un modelo generativo (por ejemplo, basado en GPT) para producir una respuesta enriquecida, integrando tanto la información recuperada como nuevos elementos generados.

Beneficios para Soluciones de IA Generativa¶

Búsquedas Semánticas Mejoradas:
Al utilizar operaciones vectoriales, se pueden realizar búsquedas que van más allá de la coincidencia exacta de palabras, permitiendo una mayor precisión en la recuperación de datos relevantes.
Integración Fluida con Modelos de Lenguaje:
Fabric Databases, al soportar operaciones vectoriales, facilita la integración con servicios de Azure OpenAI y otros modelos de IA, lo que permite desarrollar aplicaciones de IA generativa más robustas.
Implementación del Patrón RAG:
Con la capacidad de combinar la recuperación de información con la generación de texto, las soluciones pueden ofrecer respuestas contextualizadas y de alta calidad, mejorando la experiencia del usuario.

3.Caso de Uso: Implementación de Fabric Databases en un Entorno Real¶

Para ilustrar cómo se pueden utilizar las Fabric Databases, consideremos un caso de uso en el que una cadena de tiendas minoristas necesita gestionar sus operaciones transaccionales y, al mismo tiempo, disponer de análisis en tiempo real para tomar decisiones estratégicas.

Descripción del Caso¶

Contexto:
Una cadena de tiendas, denominada RetailX, desea optimizar la gestión de ventas, inventario y atención al cliente. La organización necesita una base de datos transaccional robusta que soporte múltiples operaciones concurrentes – desde el procesamiento de ventas en caja hasta la actualización del inventario en tiempo real.

Requerimientos principales:

Alta Concurrencia:
Miles de transacciones simultáneas durante los picos de ventas.
Integración Analítica:
Replicación automática de datos para permitir análisis en tiempo real mediante Power BI y Apache Spark.
Seguridad y Gobernanza:
Control de acceso granular y protección de datos sensibles (por ejemplo, información de clientes).
Soporte para IA:
Posibilidad de implementar soluciones de IA generativa, como chatbots o recomendaciones personalizadas, utilizando operaciones vectoriales y el patrón RAG.

Arquitectura de la Solución¶

La solución se compone de los siguientes elementos:

Fabric Database Transaccional:
Se utiliza para gestionar todas las operaciones OLTP de RetailX. Las transacciones de venta, actualizaciones de inventario y registros de clientes se almacenan en esta base de datos.
Replicación a OneLake:
Los datos se replican automáticamente a OneLake en formato Delta Parquet, permitiendo consultas analíticas en tiempo real sin afectar el rendimiento de la base operativa.
Integración con Graph API:
Se habilita el acceso y la gestión programática de la base de datos mediante Graph API, facilitando la automatización de procesos y la integración con otros sistemas empresariales.
Operaciones Vectoriales y Patrón RAG:
Se implementa un módulo de IA que utiliza operaciones vectoriales para realizar búsquedas semánticas en el historial de transacciones y generar respuestas personalizadas a consultas de clientes. El patrón RAG se utiliza para combinar resultados de recuperación de información con generación de texto, mejorando la precisión de las recomendaciones y respuestas automáticas.