¿Que es la arquitectura RAG para inteligencia artificial?

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Descubre la Revolución de la IA Generativa con la Arquitectura RAG 🚀

En este video, exploramos a fondo la Arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), una de las tecnologías más innovadoras y potentes en el mundo de la Inteligencia Artificial. Si alguna vez te has preguntado cómo aplicar Inteligencia artificial personalizada para tu empresa, ¡este es el video para ti!

🔍 ¿Qué aprenderás?

1. Qué es la Arquitectura RAG y cómo funciona.
2. Cómo RAG combina la recuperación de información con la generación de texto.
3. Beneficios que puede aportar esta arquitectura de Inteligencia artificial a tu empresa
4. Ejemplos de implementación en proyectos de IA.
¡Y mucho más!

La Arquitectura RAG está cambiando las reglas del juego en el desarrollo de Modelos Generativos de IA, mejorando la precisión y brindando resultados sorprendentes. Únete a nosotros en este recorrido y aprende cómo puedes aplicar esta tecnología a tus propios proyectos de IA.

💡 Ideal para desarrolladores, ingenieros de datos, entusiastas de la IA, jefes de proyecto, directivos de empresas y cualquier persona interesada en la tecnología de vanguardia.

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¡Dale play y sumérgete en el futuro de la IA con la Arquitectura RAG!
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Комментарии
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Excelente explicación.. tengo una pregunta desde mi total ignorancia, esa re-indexación que hablar en el minuto 12:52, se cconfigura o el llm de por si lo hace ? No se si se entendió mi pregunta. Saludos

handakazuma
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Seria interesante revise Deasie, para gobierno de datos no estructurados, los mismos que se usan en los RAGs

flavioenriquerodriguezrobl
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Un modelo RAG básico ¿Podría llamarse así para un GoogleSheets y documentos en Drive? (Hablando en términos de bajo contexto)

studiorodich
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Hola, un aspecto clave es la capa de Gobierno de datos (semantica), pues la IAG solo entiende conceptos, no entiende terminos tecnicos (pe tx_01)

flavioenriquerodriguezrobl
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Yo uso qdrant, el primero problema es dividir archivos grandes, ya que se pierde la relacion de uno y otro. otro problema es enviar en el contexto muchisimo texto, hay veces que supera la capacidad de gpt4. funciona muy bien con textos medianos o para buscar cosas especificas. no me sirvio por ejemplo para:
EJ: De los ultimos 100 articulos cuales son las categorias mas usadas.

Para poder acceder a datos agrupados, cree otros procesos que hacer reportes y guardan en la DB vectorial.

Si alguien pide un reporte de algo, no tenga que buscar toda la DB.

Algo de lo que me paso.

serloren