Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Ajuste Fino de RAG
Proceso de adaptación específica de los modelos de lenguaje para optimizar su rendimiento en tareas de generación aumentada por recuperación, ajustando los pesos de la red en datos contextuales relevantes.
Generación Aumentada por Recuperación
Arquitectura híbrida que combina recuperación de información y generación de texto, donde el modelo consulta una base de conocimiento externa antes de producir respuestas más precisas y factuales.
Destilación de Conocimiento para RAG
Técnica de transferencia de conocimiento de un modelo RAG complejo (maestro) a un modelo más ligero (estudiante), preservando las capacidades de razonamiento basado en recuperación.
Ajuste Fino de Embeddings
Adaptación de las representaciones vectoriales para mejorar la relevancia de los documentos recuperados, optimizando los embeddings según el dominio específico de aplicación RAG.
Adaptación del Codificador de Recuperación
Modificación de los codificadores de recuperación para comprender e indexar mejor los documentos específicos del dominio, mejorando así la precisión de la fase de búsqueda en RAG.
Ingeniería de Prompts para RAG
Diseño optimizado de las instrucciones de entrada para integrar eficazmente la información recuperada en el proceso de generación, maximizando la coherencia y relevancia de las respuestas.
Ajuste Fino de Base de Datos Vectorial
Optimización de los parámetros de la base de datos vectorial para acelerar las consultas de similitud y mejorar la calidad de los documentos recuperados en los sistemas RAG.
Optimización de Cross-Encoder
Ajuste de los modelos cross-encoder para un reranking preciso de los documentos recuperados, mejorando la selección de la información más relevante para la generación.
Adaptación RAG Multimodal
Extensión de las técnicas RAG para procesar e integrar diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio) en el proceso de recuperación y generación aumentadas.
RAG Específico de Dominio
Especialización de los sistemas RAG para dominios particulares (médico, jurídico, técnico) adaptando los modelos y las bases de conocimiento a terminologías y conceptos específicos.
Aprendizaje con Pocos Ejemplos para RAG
Técnica de aprendizaje que permite al modelo RAG adaptarse rápidamente a nuevas tareas con muy pocos ejemplos, aprovechando las capacidades de recuperación contextual.
Alineación Recuperación-Generación
Proceso de optimización destinado a alinear las representaciones semánticas entre las fases de recuperación y generación para asegurar una mejor coherencia en las respuestas producidas.
Afinamiento de Búsqueda Híbrida
Optimización combinada de la búsqueda vectorial y semántica en los sistemas RAG, ajustando los pesos entre diferentes métodos para maximizar la relevancia de los resultados.
Calibración del Rendimiento RAG
Ajuste sistemático de los parámetros del modelo para equilibrar la confianza entre la información recuperada y el conocimiento interno, evitando alucinaciones manteniendo la coherencia.