Bridgewater Associates ha creado Vault para que los agentes de IA puedan buscar en más de 100 millones de documentos. Uno de los principales retos es aplicar permisos de acceso distintos a cada correo electrónico, nota de reunión e informe.
Bridgewater Associates reúne en Vault material de 135 fuentes externas, además de textos internos, grabaciones de reuniones e informes. El acceso puede restringirse a grupos o personas concretos.
El equipo comprobó que filtrar los resultados después de recuperarlos era rápido, pero dejaba fuera material relevante, mientras que filtrarlos antes permitía recuperar el material relevante, pero era lento. Pasó a usar el filtrado nativo de Turbo Puffer, que solo puntúa los grupos más cercanos que contienen coincidencias.
Para las empresas que crean agentes de IA que consultan registros internos, este ejemplo sitúa los permisos dentro del diseño de las búsquedas, en lugar de dejarlos como una comprobación final. La infraestructura de Bridgewater también debe atender a enjambres de agentes junto con 300 usuarios humanos, con volúmenes de consultas muy distintos.
Los controles de acceso pueden determinar el diseño de las búsquedas empresariales con IA, en lugar de añadirse simplemente después de recuperar los resultados.
La infraestructura diseñada para búsquedas realizadas por personas puede necesitar cambios importantes cuando los agentes de IA se convierten en usuarios frecuentes.
Bridgewater ofrece un ejemplo ya implementado, aunque el relato no permite determinar si el mismo enfoque funcionaría igual de bien en otros entornos.
Escrito automáticamente por la Redacción de Made in 10 a partir de la fuente de arriba.
AI Overviews y AI Mode de Google están cambiando cómo llegan los lectores a los medios digitales, que registran caídas en el tráfico procedente del buscador. Los medios recurren a boletines, suscripciones y licencias de contenido, mientras Google sostiene que el volumen total de clics desde las búsquedas se mantiene relativamente estable.
