Del curso: Modelos LLM de IA potenciados con contexto: RAG y bases de datos vectoriales

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Conceptos básicos de RAG

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Conceptos básicos de RAG

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Los grandes modelos de lenguaje, llamados LLM, destacan por su capacidad para generar contenido coherente y original gracias al entrenamiento con vastos conjuntos de datos y millones de parámetros. Estas capacidades permiten a los LLM realizar tareas complejas como responder preguntas, traducir textos o completar oraciones. Sin embargo, a pesar de su versatilidad, estos modelos no siempre cuentan con información específica o actualizada. La generación con recuperación Aumentada, o RAG por sus siglas en inglés, aborda esta limitación extendiendo las capacidades de los LLM. Mediante técnicas de RAG podemos incorporar datos adicionales, permitiendo a los modelos acceder a conocimientos más específicos, como información de una base de datos interna o un dominio particular, sin requerir un costoso proceso de reentrenamiento. Para entender mejor este concepto, pongamos un ejemplo: imagina que trabajas para una empresa tecnológica que se dedica a la venta de dispositivos inteligentes para el…

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