Agentic RAG: Deje que el agente busque
La aplicación que construimos es una aplicación RAG. La receta es simple: fragmentar, incrustar, recuperar y luego responder. Parece limpio sobre el papel. Pero una vez que lo usas en…
Explicación de RAG vs Fine-Tuning: qué hacen realmente y cuándo usar cada uno
He escrito bastante sobre RAG, comenzando con la Guía del autoestopista RAG con ChatGPT API y LangChain, y luego explorando varios temas relacionados con RAG y la IA, como fragmentación,…
RAG siempre fue una solución temporal. ¿Qué sigue?
1. El gran absurdo de la traducción sistema RAG favorito. Muy de cerca. En algún lugar dentro de ese conducto meticulosamente diseñado, un modelo de lenguaje está produciendo estados ocultos…
Las lecciones no enseñadas de la recuperación de RAG: el coseno no es la base
compañero de Enterprise Document Intelligence, la serie cuya filosofía se establece en Amplify the Expert. Se acerca al ladrillo 3 (recuperación) de la arquitectura de cuatro ladrillos y muestra las…
Charla sobre el enfriador de agua, Ep. 11: Sobreajuste en la evaluación RAG
Es un tipo especial de charla trivial, que normalmente se observa en espacios de oficina alrededor de un enfriador de agua. Allí, los empleados comparten con frecuencia todo tipo de…
Mistral OCR 4 ofrece resultados estructurados listos para citas a los canales de búsqueda RAG, Agentic y Enterprise
Hoy, Mistral AI lanzó OCR 4, su último modelo de comprensión de documentos. Esta nueva versión agrega cuadros delimitadores, clasificación de bloques y puntuaciones de confianza en línea junto con…
Crawlee para Python: cree un canal de rastreo web con manejo de robots, gráficos de enlaces y exportación de fragmentos RAG
def make_rag_chunks(filas, max_chars=700): trozos = para fila en filas: texto = ( fila.get(“text_preview”) o fila.get(“rendered_text”) o fila.get(“descripción”) o “” ) texto = normalize_text(texto) si no texto: continuar oraciones = re.split(r”(?
Google Research agrega Agentic RAG a la plataforma Gemini Enterprise Agent con un agente de contexto suficiente para consultas de múltiples saltos
El equipo de investigación de Google ha introducido un nuevo marco RAG agente. Está integrado en la plataforma Gemini Enterprise Agent. Impulsa una función llamada Cross-Corpus Retrieval, ahora en versión…
RAG sin vectores: cómo PageIndex se recupera mediante razonamiento
La recuperación es donde la mayoría de los sistemas RAG fallan silenciosamente. Los canales tradicionales se basan en la similitud de vectores: incorporan consultas y fragmentos de documentos en el…
Una implementación de codificación en Phi-4-Mini de Microsoft para la herramienta de razonamiento de inferencia cuantificada utiliza el ajuste fino RAG y LoRA
importar subproceso, sys, os,shutil, glob def pip_install(args): subprocess.run(marcar = Verdadero) pip_install () pip_install() para p en glob.glob(os.path.expanduser( “~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/microsoft/Phi-4*”)):shutil.rmtree(p, ignore_errors=True) para _m en list(sys.modules): if _m.startswith((“transformers”, “huggingface_hub”, “tokenizers”, “accelerate”, “peft”, “conjuntos…