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Google Cloud lleva modelos Gemini a Looker para crear agentes de IA conversacionales utilizando datos privados
Published
6 meses agoon

Apenas una semana después de actualizar una serie de sus servicios de bases de datos en la nube, Google Cloud está lanzando aún más actualizaciones centradas en datos, con el objetivo de ayudar a las empresas a crear agentes de inteligencia artificial que puedan realizar tareas en nombre de sus usuarios.
Gerrit Kazmaier, director general y vicepresidente de análisis de datos de Google Cloud, también reveló otras capacidades, incluida la compatibilidad con formatos de tablas de datos abiertos, funciones de búsqueda vectorial ampliadas, más controles de gobernanza y una experiencia de búsqueda semántica en BigQuery.
Agentes de datos impulsados por Gemini
Para simplificar el proceso de creación de agentes de IA, Google está lanzando una serie de nuevas interfaces de programación de aplicaciones conversacionales diseñadas para funcionar con sus grandes modelos de lenguaje Gemini para crear chatbots que no sólo entienden perfectamente la intención del usuario, sino que también pueden hacer cualquier cosa que se les pida. a ellos.
En una sesión informativa, Peter Bailis, vicepresidente de ingeniería de Looker e IA, mostró a SiliconANGLE una demostración del nuevo agente de IA para cafeterías impulsado por sus API conversacionales, y explicó que los usuarios pueden hacer preguntas sencillas sobre cuáles son las bebidas más vendidas de la empresa y recibir una respuesta inmediata. Luego, los usuarios pueden hacer preguntas de seguimiento más complejas, como “¿Cuáles son las ventas promedio de quienes visitan por primera vez?” y obtenga una respuesta instantánea.
Sus capacidades también se amplían para hacer predicciones, dijo Bailis. Por ejemplo, el gerente de la cafetería podría preguntarle cuál es el pronóstico de ventas totales para los próximos 30 días y automáticamente ejecutará un pronóstico basado en los datos existentes para generar una respuesta.
La clave aquí es que funciona combinando las herramientas analíticas de Google, como Looker, con el poder de sus modelos Gemini, que se basan en datos de empresas privadas. “Esto es lo que lo convierte en un agente”, dijo Kazmaier. “No se trata sólo de recuperar información existente. Es como si estuvieras charlando con tu analista de datos. Eso es lo que es innovador”.
Bailis dijo que en el futuro debería ser posible crear un agente de preparación de datos dentro de BigQuery que haga todo el trabajo de preparación de datos que requiere mucho tiempo. En el caso de la cafetería, podría organizar los datos más relevantes en un nuevo archivo de tabla optimizado para búsquedas específicas, como preguntas sobre ventas de café.
“Básicamente, elimina el mayor problema de todos estos datos y cómo encontrar lo que quiero en ellos.”, añadió Bailis.
La compañía dijo que ya ha utilizado estas API para crear la experiencia de búsqueda semántica conversacional en Looker, combinando las capacidades de Gemini con la capa semántica a escala empresarial de la plataforma anterior.
Acceso ampliado a datos en BigQuery
La mayoría de las otras actualizaciones de hoy estaban relacionadas con BigQuery, que es el almacén de datos en la nube sin servidor insignia de Google Cloud que sirve como centro para cargas de trabajo de análisis de datos. Kazmaier dijo que está obteniendo una serie de nuevas capacidades, incluida una experiencia administrada que está diseñada para hacer la vida más fácil a los usuarios de los formatos de archivo Iceberg, Hudi y Delta, que son formatos de tabla estándar de código abierto para trabajar con conjuntos de datos muy grandes de manera eficiente. . Además de esto, esas fuentes de datos también obtienen soporte para tipos de datos multimodales en BigQuery, incluida información de aplicaciones de inteligencia artificial como la comprensión de documentos, la visión artificial y el procesamiento de texto a voz.
En cuanto a las nuevas herramientas de búsqueda semántica, están dirigidas principalmente a clientes que buscan utilizar datos en BigQuery para impulsar aplicaciones de IA creadas en la plataforma Vertex AI, que es la principal herramienta de desarrollo de aplicaciones de IA de Google.
Kazmaier dijo que en una actualización reciente, BigQuery agregó soporte para técnicas de generación de recuperación aumentada e incrustaciones de vectores, lo que hace posible que las aplicaciones de inteligencia artificial realicen inferencias directamente sobre los datos no estructurados que almacenan. En ese momento, la compañía también anunció una integración con LangChain para simplificar el trabajo de preprocesamiento de esos datos para que puedan transformarse en incrustaciones de vectores.
Sobre la base de esas actualizaciones, Kazmaier dijo que BigQuery ahora está obteniendo capacidades mejoradas de búsqueda de vectores con soporte para el índice de vectores ScaNN, que es una herramienta para hacer que se puedan buscar datos no estructurados, como videos, representándolos como incrustaciones de vectores. ScaNN es la misma tecnología que impulsa las búsquedas de videos e imágenes en la Búsqueda de Google, y también impulsa el motor de búsqueda de YouTube.
Búsqueda, protección y gobernanza de datos mejoradas
Pasando al gobierno de datos, Kazmaier dijo que Google está implementando varias funciones nuevas diseñadas para ayudar a las empresas a hacer que su información más confidencial sea accesible a la IA sin comprometerla.
En primer lugar, facilita a los clientes el procesamiento de datos mediante interfaces de programación de aplicaciones Python familiares a través de BigQuery DataFrames. Con DataFrames, los usuarios tienen una forma sencilla de generar datos sintéticos, basados en sus conjuntos de datos patentados, de modo que puedan usarse para entrenar IA en lugar de información genuina y altamente confidencial.
En segundo lugar, Google anunció la disponibilidad general del catálogo unificado de BigQuery, una herramienta de descubrimiento de datos que funciona ingiriendo, recolectando e indexando automáticamente metadatos de todo el conjunto de datos de una empresa, incluidos modelos de inteligencia artificial, herramientas de inteligencia empresarial y bases de datos. Y para consultar esos activos, los usuarios pueden aprovechar la nueva capacidad de búsqueda semántica del catálogo de BigQuery que ahora está en versión preliminar.
Eso hace posible hacer preguntas sobre los datos en lenguaje natural. BigQuery comprenderá la intención del usuario y recuperará los resultados más relevantes, lo que hará que sea mucho más fácil encontrar lo que está buscando, afirmó Kazmaier.
En tercer lugar, hay una nueva función de metastore de BigQuery que reduce aún más la complejidad de los datos, permitiendo que varios motores se ejecuten en una sola copia de datos distribuidos en tablas de datos de objetos estructurados y no estructurados. Esto tiene el efecto de proporcionar un plano de datos único para la aplicación de políticas y la gestión del desempeño.
En cuarto lugar, BigQuery está obteniendo nuevas herramientas de gobernanza específicamente para quienes utilizan el servicio junto con Looker, la principal herramienta de inteligencia empresarial de Google. Lo que ofrece es una experiencia de autoservicio totalmente administrada para conectar e ingerir metadatos desde Looker, sin necesidad de mantener un conector de datos.
Finalmente, Google está agregando funciones de cifrado y recuperación ante desastres a BigQuery para garantizar que los clientes tengan suficiente capacidad de conmutación por error y capacidad informática redundante para sus cargas de trabajo más críticas.
Con información de Robert Hof
Imagen: SiliconANGLE/Microsoft Designer
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Creé una presentación completa usando Gemini en Google Diaides, así es como fue
Published
9 horas agoon
23 marzo, 2025
Google Slides es una herramienta poderosa, pero crear una presentación completa puede llevar mucho tiempo. Recientemente, Google introdujo la integración de Gemini en diapositivas y todas las aplicaciones del espacio de trabajo. Ahora, solo necesita indicaciones de texto para crear presentaciones atractivas e imágenes de alta calidad para sus diapositivas. Tuve que verlo yo mismo, y decidí experimentar con Géminis y lo encargué con la construcción de una presentación completa.
En esta publicación, comparto mi viaje y revelo cómo Gemini manejó el desafío y si ofrece la promesa de presentaciones sin esfuerzo.
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Acceso a Géminis en las diapositivas de Google: requisitos

Antes de encender las hojas de Google en la web, repasemos los requisitos. Si bien varios modelos Gemini son gratuitos de descargar y usar, pagará más para desbloquear el asistente de IA en las aplicaciones de productividad de Google.
Debe comprar el plan avanzado de Gemini a $ 20 por mes. Después de eso, la opción Géminis aparece en Docs, Hojas, Gmail, Google Drive y Slides. Google también ofrece un mes de prueba gratuita para usuarios elegibles.
Dado que Google Slides es una solución web, puede explorar la integración de Gemini en escritorios de Windows, Mac y Chromebooks.
Explorando Géminis en las diapositivas de Google
Genere diapositivas utilizando un mensaje de texto
Después de habilitar Gemini en Google Slides, es hora de verificarlo en acción. En el siguiente ejemplo, crearé una presentación sobre los beneficios de un estilo de vida saludable. Mi objetivo es cubrir los beneficios de la nutrición, el ejercicio regular, el bienestar mental y el manejo del estrés. Siga los pasos a continuación.
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Inicie las diapositivas de Google en la web e inicie sesión con los detalles de su cuenta de Google. Comience con una presentación en blanco.
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Abra Géminis desde la esquina superior derecha y escriba un aviso.
Escribir un aviso es una parte crucial de su proceso de presentación. Dado que es un tema amplio y adaptable, sea lo más descriptivo posible. En nuestro caso, escribiré un aviso a continuación para mi diapositiva de introducción.
Genere una diapositiva con el título “Los beneficios de un estilo de vida saludable”. Agregue una definición breve de un estilo de vida saludable, enfatizando el equilibrio del bienestar físico, mental y nutricional.
Esto es lo que se le ocurrió a Géminis. Puede volver a intentarlo si no está satisfecho con los resultados y haga clic en Insertar para agregarlo.

Ahora, haga clic + + Para agregar una nueva diapositiva y continuar escribiendo indicaciones para generar nuevas diapositivas para su presentación.
Cree una diapositiva titulada “Nutrición: alimentar su cuerpo”. Agregue información sobre la importancia de las frutas y verduras.

A diferencia de Copilot en PowerPoint, no puede crear múltiples diapositivas a la vez. Debes describir cada diapositiva por separado. Por lo tanto, asegúrese de planificar el esquema de su presentación.
Después de eso, creé cuatro diapositivas nuevas utilizando las indicaciones de texto a continuación.
Cree una diapositiva titulada, “Ejercicio: moverse para un usted más saludable”. Agregue información sobre la cantidad recomendada de ejercicio por semana.

Crea una diapositiva titulada, “Bienestar mental: encontrar tu paz interior”. Agregue puntos de bala en buenos hábitos de sueño.

Genere una diapositiva que enumere los beneficios de un estilo de vida saludable, que incluye un aumento de la energía, un mejor estado de ánimo y un mejor sueño.

Cree una diapositiva de conclusión con pasos prácticos para adoptar un estilo de vida más saludable. Incluir puntos de bala orientados a la acción.

Hubo algunos casos en los que no estaba satisfecho con los resultados. Entonces, le pedí a Gemini que recreara esas diapositivas. Además, no te sorprenderá con diseños de diapositivas llamativas y animaciones. Debe agregarlos manualmente y completar su presentación.
En cualquier momento, puede escribir @Nombre del archivo Y solicite a Gemini que se refiera a un documento de su cuenta de Google Drive. Por ejemplo, si escribió una dieta vegetariana en un documento, puede pedirle a Gemini que se refiera a ella para sus diapositivas de presentación.
Estás usando diapositivas generadas por AI. La precisión puede recibir un éxito cuando se trata de temas complejos como IA, fotografía computacional, aprendizaje automático y más. Compruebe dos veces antes de compartir la presentación con otros.

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Puede hacer que muchas tareas cotidianas sean mucho más fáciles
Crear e insertar imágenes con Gemini
No tenía idea de que Géminis podía crear imágenes basadas en indicaciones de texto. Es un gran ahorro de tiempo, ya que no necesita buscar imágenes en la web para obtener imágenes adecuadas para su presentación. Generé un par de imágenes relevantes utilizando las indicaciones de texto a continuación.
Una imagen de una placa equilibrada con proteína magra, granos integrales y verduras.

Una fotografía de primer plano de un vaso de agua con rebanadas de limón y pepino.

Gemini le ofrece cuatro opciones de imagen para sus diapositivas. Puede verlos e insertarlos en sus diapositivas.
Géminis hizo mis diapositivas
Géminis en Google Slides abrió mis ojos al potencial de la IA en la creación de presentación. Si bien no es un reemplazo perfecto para la creatividad humana y el pensamiento estratégico, es una herramienta poderosa para racionalizar el proceso, especialmente para elaborar borradores iniciales y imágenes llamativas.
Aún así, la supervisión humana es crucial, pero si tiene plazos ajustados o desea explorar nuevas formas de crear diapositivas atractivas, pruebe a Gemini. Gemini Advanced desbloquea el asistente de IA de Google en otras aplicaciones de productividad como Google Sheets. Así es como puedes aumentar tus hojas de cálculo con Gemini.
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Google Assistant Transitions a Gemini: cambios clave por delante
Published
10 horas agoon
23 marzo, 2025
Google Assistant está evolucionando a Géminis, trayendo potentes nuevas capacidades de IA pero también descontinuando algunas características favoritas. Si usa el Asistente de Google para establecer temporizadores, reproducir música o controlar su hogar inteligente, prepárese para algunas interrupciones significativas a medida que la compañía comienza a reemplazar al asistente de nueve años con su chatbot Gemini más nuevo, más potente y alimentado por IA. Este artículo describirá los cambios clave que puede esperar, ayudándole a prepararse para la transición y comprender lo que será diferente.
Gemini representa un salto gigante en la capacidad en comparación con el Asistente de Google. Podrá chatear con Gemini de manera similar a la forma en que hablas con Google Assistant ahora, pero como se basa en modelos de lenguaje grande (LLM) con AI, Gemini puede ser mucho más conversacional y útil, capaz de realizar tareas más desafiantes y capaz de adaptarle sus respuestas específicamente a usted. Google ya ha comenzado la transición a Gemini. Los teléfonos inteligentes son los primeros en cambiar y serán seguidos por altavoces inteligentes, televisores, otros dispositivos domésticos, dispositivos portátiles y automóviles en los próximos meses. Los teléfonos inteligentes, con algunas excepciones importantes, se habrán mudado a Gemini por completo a fines de 2025, ya que “el asistente clásico de Google ya no se puede acceder en la mayoría de los dispositivos móviles o disponible para nuevas descargas en tiendas de aplicaciones móviles”, según Google.
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Cómo se puede mejorar la investigación profunda de Chatgpt con 8 características clave
Published
12 horas agoon
23 marzo, 2025
La herramienta de investigación profunda de Chatgpt es fantástica para profundizar en casi cualquier tema que elija, pero aún necesita algunas mejoras para ser realmente útiles. Utilizo investigaciones profundas todo el tiempo y creo que sería mucho mejor con estas características adicionales.
1
Parámetros personalizables
Cuando uso la investigación de chatgpt profunda, normalmente respondo preguntas de seguimiento para darle a la herramienta más contexto. Sin embargo, desearía poder usar parámetros personalizables en su lugar.
Imaginaría que esta característica funcione como filtros al comprar en línea. Me encantaría elegir cuántos recursos quiero que se analice ChatGPT, junto con los plazos publicados. Además, sería genial si pudiera buscar en función de diferentes palabras clave.
Los parámetros personalizables mantendrían mi investigación mucho más organizada. Siento que los resultados valdrían la pena el tiempo que lleva a ChatGPT realizar investigaciones profundas también. Hasta que esto suceda, hay al menos formas en que puede obligar a ChatGPT a usar fuentes de alta calidad.
2
Opciones de diseño de investigación
La función de investigación profunda de ChatGPT puede establecer información de múltiples maneras. Por ejemplo, utilizará tablas al comparar estadísticas u otros aspectos. En otros casos, la herramienta establecerá información en subsecciones integrales.
Si bien varias opciones de diseño son buenas, desearía que ChatGPT me permita elegir cómo quiero que presente información. A veces, veo contenido presentado en forma de oración cuando prefiero usar tablas.
A veces uso las indicaciones para pedirle a ChatGPT que presente información en mi formato preferido, pero desafortunadamente, no siempre escucha.
3
Una asignación mensual más grande
Quizás mi mayor queja con la herramienta de investigación profunda de Chatgpt es lo fácil que es usar sus créditos mensuales. Aunque esto está bien para los usuarios casuales, 10 consultas mensuales no son suficientes para las personas que regularmente necesitan realizar una investigación integral. Revisé mis consultas en dos días.
Podía entender diez consultas mensuales para usuarios gratuitos; En estos casos, en realidad creo que sería un buen valor. Sin embargo, como alguien que paga $ 20 por mes por ChatGPT, no puedo evitar sentir que no me dan el mejor servicio posible.

Por lo menos, creo que 15-20 consultas mensuales son justas para un plan positivo. Aumentaría aún más estas asignaciones para suscripciones de nivel superior. Operai podría incentivar a las personas a registrarse para estos planes al hacerlo, lo que resulta en una mejor experiencia del usuario y un aumento de los ingresos.
4
Una sección separada en chatgpt
Utilizo ChatGPT para múltiples conversaciones, ya sea que esté planeando una nueva parte de mi vida o quiero trabajar a través de mis pensamientos actuales. A medida que creo más chats, la interfaz se vuelve torpe y desorganizada. Molesto, no tengo forma de diferenciar entre conversaciones y discusiones ordinarias en las que he usado investigaciones profundas.
Si bien puedo crear nuevos proyectos a través de la barra lateral, prefiero que ChatGPT organice automáticamente mis conversaciones con una investigación profunda. Esta sería una mejora efectiva para la interfaz de usuario de ChatGPT, y no sería particularmente difícil de implementar.
Incluso si la aplicación no tuviera una sección separada, un diferenciador, como un ícono, sería útil.
5
Integración con GPTS personalizados
Los GPT personalizados son la función más subestimada de ChatGPT. Me encanta lo fácil que son para obtener el tipo de respuesta exacto que estaba buscando, y hay útiles GPT personalizados para todo tipo de intereses. Pero desafortunadamente, actualmente no puede integrarlos con la función de investigación profunda.
Siento que las respuestas serían mucho más precisas si tuvieran el contexto de GPT personalizados. Esto es particularmente cierto, considerando que algunos de mis chats normales tienen múltiples temas.

No sé cómo sería posible porque imagino que los dos programas entrarían en conflicto. Pero si hubiera una manera de integrar investigaciones profundas y GPT personalizados, no veo cómo cualquier otra herramienta de IA podría competir en esta área.
6
La capacidad de dividir el texto en trozos más pequeños
He comparado la investigación profunda de ChatGPT con herramientas similares, como el equivalente de Microsoft Copilot. Cuando se trata de respuestas detalladas, la investigación profunda se encuentra en la cabeza y los hombros por encima de su competencia. Pero al mismo tiempo, a veces veo enormes párrafos una vez que la investigación ha concluido.

La lectura de Skim en una pantalla es mucho más difícil que con un libro, y a veces pierdo los puntos clave en la investigación. Cuando esto sucede, la investigación tarda más de lo que debería. Romper el texto en trozos más pequeños sería una solución simple pero efectiva.
Si todo el texto es realmente importante, ChatGPT podría dividirlo en más subsecciones. De esa manera, podría identificar la información más esencial fácilmente.
7
La opción de excluir sitios web específicos
La información inexacta es uno de los muchos grandes problemas con ChatGPT, y lamentablemente, esto se extiende a la función de investigación profunda. Puedo examinar ciertos sitios web al investigar a través de motores de búsqueda, pero este no es el caso cuando se utiliza una investigación profunda, lo que significa que debo tener mucho cuidado para verificar los recursos.
He visto características similares en otros tipos de aplicaciones, como bloqueadores de sitios web. La forma en que veo esto, los usuarios podrían ingresar a la URL para excluir un sitio de la búsqueda. Me imagino que esto aumentaría el tiempo que lleva completar estas tareas, pero sería un gran éxito.
8
Audio
ChatGPT tiene algunas características de voz geniales, pero ninguna se aplica a una investigación profunda. Tengo que escribir indicaciones de texto y recibo respuestas escritas. Si bien normalmente estoy contento con estas búsquedas, a veces me gustaría usar audio.

Además de hablar por una investigación profunda, agradecería las respuestas escritas. Me encantaría que la herramienta me cuente sobre sus hallazgos y proporcione una transcripción más tarde. Esto sería interactivo y beneficioso para las personas que aprenden mejor a través de la escucha que la lectura.
Operai inevitablemente agregará nuevas características a la herramienta de investigación profunda de ChatGPT a su debido tiempo, y creo que debería priorizar algunas adiciones simples pero efectivas. Los parámetros personalizables conducirían a hallazgos más precisos, y tener más control sobre el diseño de información también sería bueno.
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