Inteligencia artificial aplicadaBlog del Laboratorio
Guías, experimentos y análisis de PartITech sobre LLM, RAG, búsqueda vectorial e integración de inteligencia artificial.
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Nuestros artículos documentan experimentos y decisiones de arquitectura sobre LLM, RAG, búsqueda vectorial e integración de IA en aplicaciones web. Explican el contexto y los límites para seguir siendo útiles más allá de una demostración.
Blog de PartITech
Análisis técnicos, guías prácticas y experiencia de campo para diseñar, modernizar y mantener aplicaciones sostenibles.
En esta última parte de Sistema RAG y TxtAi, abordamos cómo crear un sistema completo con casos prácticos, usando un modelo enriquecido con nuestros propios datos. Cubrimos desde la indexación de contenidos hasta la respuesta a preguntas concreta.
En este artículo, exploramos el uso de bases de datos para almacenamiento de conocimientos con TxtAi y discutimos las tecnologías de índice vectorial como Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW y Postgresql con pgvector.
Descubre el mundo de la "Generación Mejorada por Recuperación" (Retrieval-Augmented Generation - RAG) - una fusión innovadora de recuperación de información y generación de lenguaje en el procesamiento de lenguaje natural. Explora los componentes clave, desafíos y oportunidades de esta tecnología, y sigue una guía práctica para implementar un sistema RAG utilizando TxtAi y Llama.cpp.
Llama CPP es una nueva herramienta diseñada para ejecutar modelos de lenguaje, directamente en C/C++. Esta herramienta está especialmente optimizada para los procesadores Apple Silicon gracias al uso de la tecnología ARM NEON y del framework Accelerate. También ofrece compatibilidad AVX2 para sistemas basados en arquitecturas x86. Funcionando principalmente en la CPU, Llama CPP también integra la capacidad de cuantificación de 4 bits, aumentando así su eficiencia.
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