¿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. Links relevantes:https://www.evoacademy.cl/curso-inteligencia-artificial-para-los-negocios/https://cursos.evoacademy.cl/p/ebook-chatgpt-para-principiantes 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

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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