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

Contenido

• Introducción Introducción

  • Mejores respuestas de la IA basada en LLM con RAG

    39 s
• 1. Introducción a RAG (generación con recuperación aumentada) 1. Introducción a RAG (generación con recuperación aumentada)

  • (Bloqueado)
    Conceptos básicos de RAG

    2 min 31 s
  • Proceso de RAG

    2 min 29 s
  • (Bloqueado)
    Casos de uso de RAG

    2 min 30 s
  • (Bloqueado)
    Ajustando el modelo: RAG vs. Fine-Tunning

    2 min 23 s
• 2. Introducción a las bases de datos vectoriales en RAG 2. Introducción a las bases de datos vectoriales en RAG

  • (Bloqueado)
    «Embeddings» para almacenar tus datos

    3 min
  • (Bloqueado)
    Modelos de «embeddings»

    3 min 51 s
  • (Bloqueado)
    Similitud de documentos con «embeddings»

    3 min 56 s
  • (Bloqueado)
    Bases de datos vectoriales y herramientas populares: Chroma, Qdrant y Pinecone

    3 min 5 s
  • (Bloqueado)
    Cómo utilizar Pinecone

    4 min 29 s
• 3. Técnicas de RAG 3. Técnicas de RAG

  • (Bloqueado)
    Implementación de RAG simple

    3 min 54 s
  • (Bloqueado)
    Implementación de RAG simple con archivo .cvs

    3 min 51 s
  • Técnicas de RAG: «Re-ranking»

    3 min 48 s
  • (Bloqueado)
    Técnicas de RAG: «Re-ranking con LLM»

    1 min 35 s
  • (Bloqueado)
    Técnicas de RAG: «Update Chunk Sizes»

    2 min 5 s
  • (Bloqueado)
    Técnica de RAG: «Multi-step Reasoning»

    1 min 37 s
  • (Bloqueado)
    Técnicas de RAG: «Graph RAG»

    4 min
• 4. Implementación práctica de RAG y evaluación 4. Implementación práctica de RAG y evaluación

  • (Bloqueado)
    Trazas en las aplicaciones con LangSmith

    2 min 31 s
  • (Bloqueado)
    Prompt engineering con LangSmith

    3 min 39 s
  • (Bloqueado)
    Configuración de evaluación de sistema de RAG

    3 min 36 s
  • (Bloqueado)
    Evaluaciones sistemas de RAG: «Reference Score» y «Helpfulness Score»

    3 min 9 s