Comprensi贸n de los modelos RAG: conectando los LLM con el conocimiento del mundo real
Los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 o Gemini son incre铆blemente potentes, pero tienen algunas debilidades cr铆ticas: alucinan, no conocen la informaci贸n posterior a la fecha de corte de su entrenamiento y carecen de acceso a los datos de su dominio privado.
Para resolver estas limitaciones, los desarrolladores utilizan la Generaci贸n Aumentada por Recuperaci贸n (RAG). RAG es un marco que recupera informaci贸n relevante de una base de datos externa y se la proporciona al LLM para generar respuestas precisas y conscientes del contexto.
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