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En esta clase, se abordó el concepto de RAG (Retrieval-Augmented Generation) y cómo ayuda a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en la generación de respuestas a preguntas basadas en documentos de texto. Aquí hay un resumen destacando comentarios importantes y ejemplos:
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¿Qué es RAG y cómo ayuda a los LLMs?
Definición de RAG: RAG significa Retrieval-Augmented Generation y es un enfoque que combina la recuperación y generación de información para mejorar la calidad y diversidad de las respuestas de los LLMs. -
Funcionamiento de RAG:
Recuperación de información: RAG busca los fragmentos de texto más relevantes para una pregunta en una base de datos.
Generación de respuestas: Utiliza estos fragmentos como contexto para generar respuestas más precisas y detalladas mediante un LLM como GPT-4.
- Ventajas de RAG:
Evita la repetición de información ya conocida por el LLM.
Evita la invención de hechos falsos.
Adapta la respuesta al dominio o estilo de la pregunta.
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