La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, y una de las herramientas más prometedoras es la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Esta técnica permite a los modelos de lenguaje obtener información adicional y contexto para mejorar sus respuestas. Sin embargo, cuando se trata de consultas globales que requieren un conocimiento profundo de un conjunto de datos completo, los métodos tradicionales de RAG enfrentan limitaciones. Aquí es donde entra GraphRAG con su enfoque innovador de selección dinámica de comunidades.
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Vectorize: Optimiza tus pipelines RAG en tres sencillos pasos
Si alguna vez has lidiado con la implementación de sistemas de retrieval-augmented generation (RAG), sabes que los datos suelen estar fragmentados en múltiples fuentes y en formatos desorganizados. Vectorize llega para transformar esa experiencia, convirtiendo tus datos no estructurados en índices de búsqueda vectorial optimizados. La plataforma promete agilizar los procesos y hacer más fácil la implementación de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM), todo en tres pasos simples: importar, evaluar y desplegar.
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