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Introducción (Trapo) Las soluciones están en todas partes. En los últimos años, los hemos visto crecer rápidamente a medida que las organizaciones usan soluciones de trapo o híbrido en servicio…
Los sistemas de generación acuáticos (RAG) de recuperación generalmente dependen de modelos de incrustación densos que mapean consultas y documentos en espacios vectoriales de dimensiones fijas. Si bien este enfoque…
Si alguna vez ha intentado construir un sistema de trapo de agente que realmente funcione bien, conoce el dolor. Le alimentas algunos documentos, cruza los dedos y espera que no…
¿Qué es el trapo de agente? El trapo de agente combina las fortalezas del trapo tradicional, donde los modelos de idiomas grandes (LLM) recuperan y las salidas de tierra en…
La generación de recuperación aumentada (RAG) se ha convertido en una técnica de piedra angular para mejorar los modelos de idiomas grandes (LLM) con conocimiento en tiempo real específico de…
En este tutorial, construimos una pila LLM local con capacidad de GPU que unifica a Ollama y Langchain. Instalamos las bibliotecas requeridas, lanzamos el servidor Ollama, extraemos un modelo y…
Las recomendaciones personalizadas se han convertido en un componente vital de muchos sistemas digitales, con el objetivo de superficie de contenido, productos o servicios que se alineen con las preferencias…
, Te guié a través de la creación de una tubería de trapo muy simple en Pythonusando la API de OpenAI, Langchain y sus archivos locales. En esa publicación, cubro…
Genere toneladas de palabras y respuestas basadas en el conocimiento general, pero ¿qué sucede cuando necesitamos respuestas que requieran un conocimiento preciso y específico? Los modelos generativos únicos con frecuencia…
? RAG, que significa generación de recuperación aumentada, describe un proceso mediante el cual un LLM (modelo de lenguaje grande) puede optimizarse entrenando para extraer de una base de conocimiento…