En un pipeline de RAG (Retriever–Augmented Generation), a menudo se pone todo el foco en lograr embeddings de alta fidelidad y un índice semántico muy preciso. Sin embargo, la elección del modelo generativo (tamaño, arquitectura y cantidad de parámetros) es igual de decisiva para la calidad final de las respuestas. Un embedding “perfecto” solo asegura que el fragmento correcto llegue al prompt: cómo lo interpreta y reproduce el modelo depende enteramente de su capacidad interna.
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Cómo montar un servidor de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial está transformando profundamente la manera en que trabajamos, aprendemos y resolvemos problemas complejos. Contar con un servidor propio de IA puede abrir un abanico de posibilidades que van desde experimentar con modelos avanzados hasta desplegar soluciones personalizadas para aplicaciones específicas. Esta autonomía no solo ofrece mayor privacidad y control, sino también flexibilidad para adaptarse a requerimientos específicos sin depender de plataformas externas. Este artículo te proporcionará una guía detallada para tomar decisiones informadas sobre la elección de plataforma, configuración del hardware, instalación de librerías y optimización del rendimiento, todo ello ajustado a diferentes perfiles de usuario y presupuestos.
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