¿Alguna vez te has preguntado cómo podrías personalizar una IA como ChatGPT?
Existen variados modos, pero uno de los más utilizados hoy en día es el RAG.
RAG o también Retrieval-augmented Generation es una técnica que combina la recuperación de información (retrieval) con la generación de texto. 
Este enfoque permite a los modelos de lenguaje aprovechar una base de datos externa de textos para complementar y enriquecer sus respuestas, mejorando la relevancia y exactitud de la información generada. 
En este episodio únete a Jonathan Vásquez y Sebastián Cisterna para aprender más sobre esta táctica para mejorar tus LLMs.
Links relevantes:https://www.evoacademy.cl/curso-inteligencia-artificial-para-los-negocios/https://cursos.evoacademy.cl/p/ebook-chatgpt-para-principiantes

Sobre nuestro podcast
¿Qué IA está pasando? Es el podcast de EvoAcademy sobre Tecnología e Inteligencia Artificial, escúchalo todas las semanas en tu plataforma favorita.

(00:00) - Introducción
(00:19) - Inicio
(01:20) - ¿Qué es el RAG?
(05:40) - RAG vs. Reentrenar modelos
(10:37) - Bases de datos vectoriales
(15:17) - ¿Por qué usar embeddings?
(21:31) - Resumen del proceso de RAG
(29:09) - ¿Por qué se actualizarían los modelos?
(34:28) - Google y sus investigaciones
(37:17) - TAREA: Encontrar el Patito Azul
(43:23) - Soluciones de RAG
(47:27) - Vertex AI en Google Cloud
(57:21) - GPT Builder vs. Desarrollo propio
(1:01:58) - Cierre