Comprensión 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 increíblemente potentes, pero tienen algunas debilidades críticas: alucinan, no conocen la información 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 Generación Aumentada por Recuperación (RAG). RAG es un marco que recupera información 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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