Construyendo el Futuro del Conocimiento Impulsado por IA

En AIEHUB.org, aprovechamos los últimos avances en Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para ofrecer soluciones potentes y versátiles adaptadas a tus necesidades específicas

Métodos de Recuperación Avanzados

• Recuperación Densa: Utilizamos modelos como DPR y REALM, que capturan similitudes semánticas entre consultas y documentos, ofreciendo resultados altamente relevantes.

• Recuperación Dispersa: Empleamos técnicas tradicionales como BM25, ideal para búsquedas basadas en palabras clave en grandes colecciones de documentos.

• Recuperación Híbrida: Combinamos lo mejor de la recuperación densa y dispersa para obtener el máximo rendimiento en diferentes tipos de datos y consultas.

• Recuperación Basada en Grafos: Para consultas complejas, usamos redes neuronales de grafos (GNNs), lo que permite capturar relaciones entre documentos y mejorar la precisión de la recuperación.

• Recuperación Basada en Topología: Aprovechamos las conexiones topológicas, como las citas en artículos académicos, para guiar el proceso de búsqueda y mejorar la relevancia.

Modelos de Lenguaje Potentes (LLMs)

• LLMs de Código Abierto: Utilizamos modelos como Llama, GPT-J y OPT, que ofrecen flexibilidad y rentabilidad para diversas aplicaciones.

• LLMs Comerciales: Integramos líderes comerciales como ChatGPT y Gemini Pro, conocidos por su capacidad avanzada de comprensión y generación de lenguaje.

• LLMs Cuantizados: Para entornos con recursos limitados, implementamos técnicas de cuantización, reduciendo el tamaño del modelo y permitiendo una implementación eficiente en dispositivos de borde.

Técnicas Innovadoras de Augmentación

• Sinergia Iterativa de Recuperación-Generación: Utilizamos marcos como Iter-RetGen para refinar continuamente los procesos de recuperación y generación, mejorando la precisión.

• Recuperación Dinámica: Métodos como FLARE y DRAGIN nos permiten decidir activamente qué información recuperar durante la generación, optimizando la eficiencia y reduciendo datos irrelevantes.

• Destilación de Conceptos: Comprimimos documentos recuperados en conceptos esenciales mediante técnicas basadas en AMR, enfocando la atención de los LLM en la información más importante..

Evaluación y Optimización Robusta

• Marcos de Evaluación Unificada: Utilizamos plataformas como RAGAS y Auepora para evaluar el rendimiento de los componentes RAG y detectar áreas de mejora.

• Aprendizaje por Refuerzo: Optimizamos los modelos de recuperación mediante técnicas de refuerzo, alineándolos con tareas de generación para maximizar el rendimiento global.

• Autoaprendizaje y Adaptación: Exploramos marcos como PG-RAG para permitir que los LLM construyan y refinen índices de conocimiento de manera autónoma.

Conjuntos de Herramientas y Marcos Especializados

• FlashRAG: Utilizamos kits de herramientas modulares como FlashRAG para la creación rápida de prototipos y desarrollo de algoritmos RAG personalizados.

• RRAML: Integramos los LLM con recuperadores especializados mediante marcos como RRAML, optimizando su interacción a través de aprendizaje por refuerzo.

Nuestro Compromiso con la Innovación

estamos comprometidos con la integración constante de los últimos avances en tecnología RAG para ofrecerte soluciones de vanguardia. Nuestra dedicación a la innovación garantiza que tu negocio se beneficie de las capacidades más eficientes y avanzadas de recuperación y generación de conocimiento impulsado por IA.

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