Introduccion a RAG
Qué es RAG y cómo potencia los modelos de lenguaje actuales
Clase 2 de 22 • Curso de RAG con Microsoft Azure
Contenido del curso
Etapas de RAG
- 5
Embeddings y bases de datos vectoriales para documentos digitales
03:35 - 6
Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos
03:51 - 7
Qué son las bases de datos vectoriales y sus aplicaciones
04:50 - 8
Despliegue de recursos de IA en Azure con scripts de Bash
05:15 - 9
Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 - 10
Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:37 quiz de Etapas de RAG
Tecnicas de RAG
- 11
Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 - 12
Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 - 13
Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 - 14
Actualización manual de índices con nuevos documentos PDF
03:17 - 15
Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:05 quiz de Tecnicas de RAG
RAG avanzado
- 16
Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 - 17
Generación de información ficticia con archivos Parquet
03:14 - 18
Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:53 - 19
Comparación de índices en Azure para optimizar almacenamiento
03:59 - 20
Creación de aplicación demo con Azure Search Service
03:39 quiz de RAG avanzado
Fusionando RAG con un agente
Resumen
La inteligencia artificial sigue avanzando rápidamente, y uno de los desarrollos clave que potencia su eficiencia actual es el modelo Retrieval-Augmented Generation (RAG). Este modelo ha revolucionado la manera en que los asistentes inteligentes, como ChatGPT de OpenAI, procesan y entregan información reciente.
¿Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG), que significa obtener, aumentar y generar (retrieval, augment, generate), es un sistema que permite que los modelos de lenguaje (LLMs) accedan y utilicen información actualizada al realizar búsquedas en tiempo real.
Este modelo fue presentado inicialmente en abril de 2021, desarrollado por un equipo de investigación en Facebook originalmente para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Curiosamente, su creación antecedió a la explosión popular de los modelos LLM, demostrando así la rápida evolución tecnológica.
¿Cuál es el impacto de RAG en modelos como ChatGPT?
En un principio, ChatGPT contaba con información estática y desactualizada. Con la incorporación del modelo RAG, ChatGPT puede ahora acceder a información más actualizada y precisa directamente desde internet, incrementando significativamente su capacidad y eficiencia.
Esta implementación convirtió los antiguos modelos basados en NLP en agentes mucho más sofisticados, potenciados para satisfacer necesidades inmediatas de información pública y empresarial.
¿Hacia dónde evolucionan los agentes inteligentes con RAG?
El futuro podría contemplar agentes inteligentes aún más autónomos, capaces de indexar y actualizar su propio contenido sin necesidad de fuentes externas. Mientras tanto, la integración de RAG sigue siendo esencial, marcando una clara ruta hacia agentes cada vez más ágiles y adaptativos.
¿Crees que esta evolución impactará notablemente en tus actividades diarias o laborales? Comparte tu opinión sobre cómo crees que este avance tecnológico seguirá transformando los entornos empresariales y cotidianos.