@nectdnb: RAG no es magia. Es embedding + búsqueda por coseno + contexto al LLM. ¿Cuánto te cuesta mandar todo el contexto a ChatGPT? #rag #pgvector #llm #embeddings #creatorsearchinsights
Buenísima explicación! Agregaría la importancia de depurar correctamente la información que se le brinda al RAG para generar respuestas ya que depende 100% de la calidad de ella, sino comenzamos a tener problemas de garbage in, garbage out. Saludos!! 🫡
2026-03-11 02:18:23
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Maycol :
En qué libro puedo aprender más sobre RAG?
2026-03-11 00:40:58
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nil :
es mejor definir una tabla con referencias a resúmenes indexados en base a pequeñas descripciónes, y retornar un resumen consolidado y agregarlo al contexto como tool cuando el llm no sabe de x tema.
2026-03-12 02:41:02
1
db :
La curatoría de documentos + chunking es la etapa menos fancy y más importante para que un sistema RAG de documentos funcione correctamente. Garbage in, garbage out
2026-03-11 19:30:10
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paudiezmuga :
👏👏👏
2026-03-10 22:50:46
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