How to Boost AI with Real and Accurate Data

Discover the hidden power behind great language models like ChatGPT and how companies are revolutionizing artificial intelligence with a surprising technique: RAG or Retrieval Augmented Generation. Ready to explore how this innovation is transforming AI and opening up a world of unprecedented possibilities? Dive into our latest video and unleash the unlimited potential of AI in your organization!
Video title: How to Power AI with Real and Accurate Data
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Sections:
0:00 Introduction
0:38 What is RAG?
1:33 What does a RAG system look like?
2:43 Search for relevant information
3:07 Is full-text search useful for searching for context information?
4:03 Semantic search strategies
5:12 What are embedding and latent spaces?
6:28 How to transform text into embedding spaces?
7:05 Vector databases
7:35 Data storage pipelines and vector spaces
8:24 How to perform searches with natural language?
8:49 Prompting engineering to ensure excellent results
9:26 Open tools and libraries to implement RAG
11:06 Why is RAG important?
12:04 Conclusions
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Music:
Afternoon Delight - Harris Heller
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Vanilla Rain - Harris Heller
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Ashes - Harris Heller
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Warm Chocolate Swirls - Harris Heller
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Listen: open.spotify.com/track/6S41ZZ...
Clean Slate Again - Harris Heller
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Listen: open.spotify.com/track/677GqN...
Watering The Garden - Harris Heller
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Pearly Whites - Harris Heller
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Listen: open.spotify.com/track/2rO6KV...
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Tags:
- how companies are winning the AI ​​race
- from zero to ai rag
- rag: the AI ​​you need
- what is RAG
- RAG: Beyond ChatGPT
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GitHub: github.com/Tibiritabara
LinkedIn: / ricardosantosdiaz
Instagram: / tibiritabara90
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Thanks for watching the video!
#ai #rag #llm

[@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.

[@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