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La calificación de documentos en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es el proceso de evaluar y clasificar documentos según su relevancia y calidad en respuesta a una consulta, asegurando que solo los documentos más pertinentes y de alta calidad se utilicen para generar respuestas precisas y con conciencia de contexto.
El componente GoogleSearch de FlowHunt mejora la precisión del chatbot utilizando Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para acceder a conocimientos actualizados de Google. Controla los resultados con opciones como idioma, país y prefijos de consulta para obtener resultados precisos y relevantes.
La expansión de consultas es el proceso de mejorar la consulta original de un usuario añadiendo términos o contexto, lo que optimiza la recuperación de documentos para obtener respuestas más precisas y relevantes, especialmente en sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación).
Las Fuentes de Conocimiento facilitan enseñar a la IA según tus necesidades. Descubre todas las formas de vincular el conocimiento con FlowHunt. Conecta fácilmente sitios web, documentos y videos para mejorar el rendimiento de tu chatbot de IA.
La Generación Aumentada por Caché (CAG) es un enfoque novedoso para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) precargando conocimientos como cachés de clave-valor precomputadas, lo que permite un rendimiento de IA de baja latencia, preciso y eficiente para tareas de conocimiento estático.
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es un avanzado marco de IA que combina sistemas tradicionales de recuperación de información con grandes modelos de lenguaje generativos (LLMs), permitiendo a la IA generar textos más precisos, actuales y contextualmente relevantes mediante la integración de conocimiento externo.
Descubre las diferencias clave entre la generación aumentada por recuperación (RAG) y la generación aumentada por caché (CAG) en IA. Aprende cómo RAG recupera información en tiempo real para respuestas adaptables y precisas, mientras que CAG utiliza datos precargados para ofrecer resultados rápidos y consistentes. Descubre qué enfoque se adapta mejor a las necesidades de tu proyecto y explora casos de uso prácticos, fortalezas y limitaciones.
¡Mejora la precisión de la IA con RIG! Descubre cómo crear chatbots que verifiquen sus respuestas utilizando tanto fuentes de datos personalizadas como generales para obtener respuestas confiables y respaldadas por fuentes.
LazyGraphRAG es un enfoque innovador para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que optimiza la eficiencia y reduce los costos en la recuperación de datos impulsada por IA combinando la teoría de grafos y el procesamiento de lenguaje natural para obtener resultados de consulta dinámicos y de alta calidad.
Descubre qué es un pipeline de recuperación para chatbots, sus componentes, casos de uso y cómo la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y fuentes de datos externas permiten respuestas precisas, contextuales y en tiempo real.
Explora cómo las capacidades avanzadas de razonamiento y el aprendizaje por refuerzo de OpenAI O1 superan a GPT4o en precisión de RAG, con análisis de benchmarks y costos.
El Recuperador de Documentos de FlowHunt mejora la precisión de la IA al conectar modelos generativos con tus propios documentos y URLs actualizados, garantizando respuestas fiables y relevantes mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
El reordenamiento de documentos es el proceso de reorganizar los documentos recuperados según su relevancia para la consulta de un usuario, refinando los resultados de búsqueda para priorizar la información más pertinente. Es un paso clave en los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), a menudo combinado con la expansión de consultas para mejorar tanto la cobertura como la precisión en búsquedas y chatbots impulsados por IA.
La Respuesta a Preguntas con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al complementar las respuestas con datos relevantes y actualizados de fuentes externas. Este enfoque híbrido mejora la precisión, relevancia y adaptabilidad en campos dinámicos.
