Uno de los problemas más grandes de la Inteligencia Artificial generativa, es el riesgo de las alucinaciones.
Las alucinaciones son «errores» que cometen los modelos LLM al generar respuestas que son incorrectas o falsas. RAG es una técnica que permite a los modelos recuperar información específica antes de generar su respuesta, lo que ayuda a que la Información entregada sea fidedigna.
GraphRAG y Structured Output permite reducir estos errores a 0 en algunas situaciones y para hablar de eso, hemos invitado a Alonso Silva, Investigador de IA generativa en Nokia Labs en Paris, y cuenta con un doctorado del INRIA y además hizo su post doctorado en la Universidad de Berkeley, para hablar sobre como funciona y que utilidad podemos darle en el mundo de los negocios.
LINKS:
Charla Alonso Silva: https://www.youtube.com/live/DI89ALX0dbA?t=21150sMicrosoft
GraphRAG: https://microsoft.github.io/graphrag/
Structured Output Paper: https://www.researchgate.net/publication/325406291_Event-Guided_Structured_Output_Tracking_of_Fast-Moving_Objects_Using_a_CeleX_Sensor
Let me Speak Freely: https://arxiv.org/abs/2408.02442
Function Calling: https://www.youtube.com/watch?v=4Pzv2JburBM
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(00:00) – Introducción
(00:41) – Inicio
(04:41) – ¿Por qué usar Graphos?
(06:37) – Structured Output
(09:17) – El costo de restringir Output
(11:23) – Límites de Structured Output
(16:38) – ¿Por qué usar Structured Output?
(23:41) – Miedo a compartir datos
(28:56) – El estudio de los «pesos»
(31:36) – Últimas preguntas
(35:05) – Cierre