Cómo evaluar tu pipeline RAG con datos sintéticos?
Evalúa tu pipeline RAG mediante datos sintéticos para mejorar la calidad y eficiencia de tu flujo de trabajo. Conozca las debilidades y fortalezas con datos confiables.
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Modelos de lenguaje grande (LLM) y asistentes inteligentes como ChatGPT o Claude funcionan como gigantescas máquinas estadísticas, combinando la entrada con lo aprendido durante el entrenamiento para predecir una respuesta probable. Sin embargo, su memoria limitada hace que se pierda información antigua y se introduzcan sesgos temporales. Este artículo habla sobre cómo ampliar la ventana de contexto, evitar envenenar el contexto y gestionarlo para mejorar la fiabilidad de los asistentes inteligentes en tareas complejas.
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