¿Cómo construir RAGs con Databricks?

Cualquier persona que trabaje con temas de IA generativa (o que aspire a hacerlo) tiene saber cómo hacer RAGs. Es una pieza fundacional de esta disciplina y algo llegó para quedarse.

Un RAG implica tomar un modelo de lenguaje LLM (GPT, Gemini, Claude o el que sea) y aumentarlo con datos que vienen de una base de conocimiento propia. De esta forma, el modelo brindará respuestas específicas basadas en nuestra realidad. Usamos la capacidad del modelo, no solo para conversar, sino también para que las respuestas que genera sean enfocadas en la realidad de nuestra organización.

Hoy, el 70% de las aplicaciones de IA Generativa que existen utiliza RAGs.

Esta segunda generación de agentes (la primera fue GPT tal como la conocimos), nos permite construir agentes desde nuestros propios datos. Saber hacer esto nos permite que los modelos de lenguaje interactúen de forma personalizada, segura y escalable.

Si bien, para construir un RAG se necesita tener cierto nivel de conocimiento en IA Generativa, es cada vez más fácil lograrlo. En este webinar vamos a enseñar cómo hacerlo desde un enfoque práctico.

Pensamos este contenido para personas que tienen un nivel de conocimiento medio de temáticas vinculadas a la IA Generativa.