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Cuéntenos sobre su experiencia trabajando con el sistema RAG en su proyecto anterior.
sobes.tech AI
Respuesta de la IA
El sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) es un enfoque en PLN donde el modelo generativo se complementa con información extraída de fuentes externas (por ejemplo, bases de conocimientos o documentos).
En mi experiencia en un proyecto anterior, utilizamos RAG para crear un chatbot que podía responder a preguntas basándose no solo en el modelo entrenado, sino también en datos actuales de la base corporativa.
Las etapas principales del proceso:
- Indexación y preparación de datos externos mediante representaciones vectoriales.
- Implementación de un mecanismo para buscar documentos relevantes según la consulta del usuario.
- Integración de los resultados de la búsqueda en el modelo generativo, para que pueda usar esta información al formar la respuesta.
Esto permitió mejorar significativamente la precisión y actualidad de las respuestas, especialmente en temas especializados.