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@syifaagneta0: #stopmotiontrend

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Monday 20 May 2024 09:47:44 GMT
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articusfifakidid
SIGMA BOY :
Idaman
2024-05-23 23:21:25
0
mantenancedulu
Maintenance Dulu :
Kapan2 mimin kejakarta mimin fotoin lah. Jangan sama adjie gilberto terus
2024-07-11 16:26:22
0
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RAG significa Retrieval-Augmented Generation y es una arquitectura que permite a un modelo de lenguaje consultar información externa antes de generar una respuesta. En lugar de depender únicamente de lo aprendido durante el entrenamiento, el modelo puede buscar contexto relevante en documentos, bases de datos o sistemas internos. El flujo normalmente funciona así: 📄 Documentos o datos ↓ 🧩 División en fragmentos ↓ 🔢 Generación de embeddings ↓ 🗄️ Base de datos vectorial ↓ 🔍 Búsqueda semántica ↓ 🤖 LLM genera la respuesta usando el contexto recuperado Con RAG puedes: 📚 Crear asistentes sobre documentación privada 🔎 Buscar información por significado, no solo por palabras exactas 🏢 Consultar políticas, manuales o conocimiento interno ⚖️ Construir asistentes sobre legislación o documentos técnicos 💬 Crear chatbots especializados 🔄 Actualizar conocimiento sin reentrenar el modelo 🎯 Reducir respuestas inventadas aportando contexto relevante Tecnologías comunes dentro de un sistema RAG: 🔹 OpenAI, Claude o modelos open source 🔹 Embeddings 🔹 Pinecone, pgvector, Qdrant o Weaviate 🔹 LangChain, LlamaIndex o implementaciones propias La idea clave es simple: LLM tradicional → responde con lo que ya conoce RAG → primero busca información y después responde RAG no convierte automáticamente a un modelo en infalible: la calidad depende de los documentos, la estrategia de búsqueda, el chunking y el contexto que finalmente recibe el modelo. Es una de las arquitecturas más utilizadas para conectar inteligencia artificial con información real y específica de una empresa o aplicación. #rag #retrievalaugmentedgeneration #ia #inteligenciaartificial #llm
RAG significa Retrieval-Augmented Generation y es una arquitectura que permite a un modelo de lenguaje consultar información externa antes de generar una respuesta. En lugar de depender únicamente de lo aprendido durante el entrenamiento, el modelo puede buscar contexto relevante en documentos, bases de datos o sistemas internos. El flujo normalmente funciona así: 📄 Documentos o datos ↓ 🧩 División en fragmentos ↓ 🔢 Generación de embeddings ↓ 🗄️ Base de datos vectorial ↓ 🔍 Búsqueda semántica ↓ 🤖 LLM genera la respuesta usando el contexto recuperado Con RAG puedes: 📚 Crear asistentes sobre documentación privada 🔎 Buscar información por significado, no solo por palabras exactas 🏢 Consultar políticas, manuales o conocimiento interno ⚖️ Construir asistentes sobre legislación o documentos técnicos 💬 Crear chatbots especializados 🔄 Actualizar conocimiento sin reentrenar el modelo 🎯 Reducir respuestas inventadas aportando contexto relevante Tecnologías comunes dentro de un sistema RAG: 🔹 OpenAI, Claude o modelos open source 🔹 Embeddings 🔹 Pinecone, pgvector, Qdrant o Weaviate 🔹 LangChain, LlamaIndex o implementaciones propias La idea clave es simple: LLM tradicional → responde con lo que ya conoce RAG → primero busca información y después responde RAG no convierte automáticamente a un modelo en infalible: la calidad depende de los documentos, la estrategia de búsqueda, el chunking y el contexto que finalmente recibe el modelo. Es una de las arquitecturas más utilizadas para conectar inteligencia artificial con información real y específica de una empresa o aplicación. #rag #retrievalaugmentedgeneration #ia #inteligenciaartificial #llm
لحظه قبل لا تقوليلي تحبينه🖤 #سعود_الصليلي #تصميمي #تصميم_فيديوهات🎶🎤🎬 #عبارتكم_الفخمه📌📿 #سوريا_تركيا_العراق_السعودية_الكويت
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