How to Boost AI with Real and Accurate Data

[@RicardoSantosDiaz]

Ya llevo los últimos 6 meses implementando RAG, y no se alcanzan a imaginar la infinidad de casos de uso interesante que este tipo de sistemas abren en aplicaciones o software tradicional. En serio, les sugiero, que den inicio al estudio de RAG y experimenten para crear la siguiente gran aplicación líder del mercado.

[@CarlosOPonce]

Muchas gracias por tu video. Eres muy bueno explicando a la velocidad de la luz!! pero no me costó tanto esfuerzo seguirte. Por favor, sigue explicando estos temas con tanta claridad, ¡Felicitaciones!

[@claudiomnec]

Este video es calidad pura. Yo sigo este tema hace meses y el contenido se encuentra principalmente en inglés. Aquí resumes muy bien todo el estado del arte con RAG. Al comienzo había comenzado con fine tuning, pero tiene el problema de mayor costo de implementación y dejar modelos obsoletos.

[@RicardoSantosDiaz]

Gracias por las palabras de apoyo. Me da muchísima felicidad saber que estoy creando contenido en el que encuentres utilidad, y que lo llames de calidad, es un gran reconocimiento. Efectivamente, la mayor parte del contenido es en inglés, y esa es una de las razones por las que solo hago contenido en español. En cuanto al costo, definitivamente RAG es una alternativa muy económica y con el extra de evitar alucinaciones, trayendo demasiado valor a las aplicaciones desarrolladas con este método. Yo estoy construyendo un sistema RAG enorme, y los casos de uso que se desprenden de esta técnica son infinitos.

[@orlandocastellanos9263]

Ejemplos de casos de uso relevante para la industria? Ya en producción?

[@RicardoSantosDiaz]

GitHub Copilot es un gran ejemplo, Notion AI es otro gran ejemplo, Microsoft Office Copilot también! La gran mayoría de aplicaciones inteligentes son producto de aplicar RAG