Vector Databases y Retrieval-Augmented Generation
Parte del curso de Prompt Engineering
En la lección 2 viste por qué un modelo alucina: predice los tokens siguientes más probables, no busca hechos en ningún sitio, y todo lo que quede fuera de su entrenamiento o de su context window es una suposición. En la lección 5 aprendiste a rellenar una plantilla de prompt con datos antes de enviarla.
Un modelo solo sabe dos cosas: lo que absorbió durante el entrenamiento y lo que pones en el prompt ahora mismo. No puede ver la wiki de tu empresa, ni los tickets de soporte de la semana pasada, ni un PDF que tengas en el disco. Pregúntale por cualquiera de esas cosas y producirá un texto fluido, seguro de sí mismo y equivocado. Ese es el problema de las alucinaciones de la lección 2. ...
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Empezar esta lecciónVector Databases y Retrieval-Augmented GenerationLo que vas a aprender
- Embeddings and vector similarity
- Chunking documents
- Vector databases and nearest-neighbor search
- Retrieval-augmented generation
- Grounding answers with citations
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Todas las lecciones de este curso
11 lecciones- 1Qué es un prompt20 min
- 2Cómo los Large Language Models generan texto30 min
- 3Los cinco principios del prompting30 min
- 4Prácticas estándar para la generación de texto35 min
- 5Prompt Templates and Function Calling35 min
- 6Vector Databases y Retrieval-Augmented Generation40 min
- 7Autonomous Agents: memory y tools40 min
- 8Cómo los diffusion models generan imágenes30 min
- 9Prácticas estándar para la generación de imágenes35 min
- 10Técnicas avanzadas de imagen: inpainting, outpainting y ControlNet35 min
- 11Construyendo aplicaciones impulsadas por AI40 min
