¿Cansado de las limitaciones de los Large Language Models (LLMs)? En este episodio, nos adentramos en el fascinante mundo de RAG (Retrieval Augmented Generation), una técnica que está revolucionando la forma en que interactuamos con la IA. Descubre cómo RAG permite a los LLMs acceder a información externa y actualizada, superando las barreras del conocimiento estático y abriendo un abanico de posibilidades en áreas como: Búsqueda de información precisa y contextualizada: Olvídate de respuestas genéricas. RAG permite a los LLMs proporcionar información específica y relevante a tus consultas. Generación de contenido más creativo y dinámico: Desde la redacción de textos hasta la creación de código, RAG potencia la capacidad de los LLMs para generar contenido original y de alta calidad. Personalización de la experiencia del usuario: RAG permite adaptar las respuestas de los LLMs a las necesidades individuales de cada usuario, ofreciendo una experiencia más personalizada e interactiva. Referencias: https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/ Síguenos: ⁠⁠⁠https://twitter.com/jggomezt⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠https://twitter.com/DevHackCali

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

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