¿Alguna vez te has preguntado cómo podrías personalizar una IA como ChatGPT?
Existen variados modos, pero uno de los más utilizados hoy en día es el RAG.
RAG o también Retrieval-augmented Generation es una técnica que combina la recuperación de información (retrieval) con la generación de texto.
Este enfoque permite a los modelos de lenguaje aprovechar una base de datos externa de textos para complementar y enriquecer sus respuestas, mejorando la relevancia y exactitud de la información generada.
En este episodio únete a Jonathan Vásquez y Sebastián Cisterna para aprender más sobre esta táctica para mejorar tus LLMs.
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Sobre nuestro podcast
¿Qué IA está pasando? Es el podcast de EvoAcademy sobre Tecnología e Inteligencia Artificial, escúchalo todas las semanas en tu plataforma favorita.
(00:00) – Introducción
(00:19) – Inicio
(01:20) – ¿Qué es el RAG?
(05:40) – RAG vs. Reentrenar modelos
(10:37) – Bases de datos vectoriales
(15:17) – ¿Por qué usar embeddings?
(21:31) – Resumen del proceso de RAG
(29:09) – ¿Por qué se actualizarían los modelos?
(34:28) – Google y sus investigaciones
(37:17) – TAREA: Encontrar el Patito Azul
(43:23) – Soluciones de RAG
(47:27) – Vertex AI en Google Cloud
(57:21) – GPT Builder vs. Desarrollo propio
(1:01:58) – Cierre