¿Ya tienes tus datos listos? Así se conecta tu Data Lake con AI Foundry
- César Oviedo
- Mar 21
- 2 min read
Updated: 11 minutes ago
Uno de los grandes mitos en GenAI es pensar que solo hace falta un modelo potente para tener buenos resultados.Pero en la práctica, los mejores modelos valen poco si no están conectados con los datos correctos.
Ahí es donde Azure AI Foundry y tu Data Lake hacen equipo.
¿Por qué conectar tu Data Lake con Azure AI Foundry?
Porque una cosa es generar respuestas genéricas, y otra muy distinta es generar respuestas relevantes para tu negocio.Para lograr eso, los modelos necesitan acceso a tus datos internos: documentos, políticas, reportes, bases de conocimiento, historiales, etc.
Y tu Data Lake es el repositorio ideal: tiene volumen, variedad, y suele ser la fuente oficial de verdad en la organización.
¿Cómo se conectan?
Azure AI Foundry facilita esta integración a través de una arquitectura conocida como RAG (Retrieval-Augmented Generation).Este enfoque permite que el modelo busque información en tiempo real dentro del Data Lake antes de generar una respuesta.
Pasos clave:
Indexación de contenidoSe crea un índice semántico de tus documentos, archivos y fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.Esto se puede hacer con Azure Cognitive Search o Kusto, dependiendo del caso.
Pipeline de ingestión y transformaciónDesde Fabric, Synapse o Data Factory, podés preparar y mantener actualizados los datos en tu Data Lake para que sean útiles al modelo.
Orquestación vía FoundryAI Foundry coordina la consulta: el usuario hace una pregunta, el sistema busca en el índice, recupera la info relevante y el modelo genera la respuesta basada en eso.
Controles de acceso y trazabilidadTodo el acceso a los datos se realiza respetando políticas de seguridad, gobernanza y confidencialidad.
Beneficios de esta integración
Respuestas personalizadas y precisasEl modelo habla el idioma de tu negocio, con base en tus propios datos.
Actualización continuaSi cambia la fuente, cambia la respuesta. No hay que reentrenar modelos.
Control totalSabés qué datos se usaron para generar cada respuesta. Podés auditar y mejorar.
EscalabilidadPodés aplicar este patrón a múltiples casos de uso: atención al cliente, soporte interno, legal, financiero, etc.
Tener un buen modelo es importante. Pero tener buenos datos, bien conectados, es lo que realmente marca la diferencia.
Y ahí, Azure AI Foundry te da todas las piezas listas para armar.
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