Explicación de la terminología de la IA - Parte 3
Se explica más terminología, como RAG, ajuste fino e ingeniería contextual.
Puede encontrar la cuarta parte de esta serie de vídeos aquí >> Cuarta parte
Hasta ahora has aprendido cómo piensa la IA y cómo mantener conversaciones eficaces con ella. Pero hasta ahora todo ha sido IA general y estándar. Eso es como contratar a un nuevo empleado brillante que aún no conoce la voz de su marca, sus productos o sus procesos. El verdadero poder viene cuando la personalizas para que se convierta en una experta en tu negocio.
🎯 La puesta a punto es el proceso de enseñar a una IA el estilo y los conocimientos de tu empresa. Le das ejemplos como correos electrónicos de marketing anteriores, chats de atención al cliente o documentos técnicos. La IA aprende entonces tu tono, los detalles de tu producto y tu forma de comunicarte, de modo que cuando le pides que escriba algo, suena como tú.
📊 Retrieval-Augmented Generation (RAG) mantiene tu IA actualizada. En lugar de volver a entrenarla cada vez que cambian los datos, la conectas a tu base de datos activa. Cuando un cliente pregunta por existencias, primero recupera la información más reciente y luego responde con total precisión.
📑 La ingeniería del contexto es la habilidad de dar a la IA la información correcta antes de que trabaje. Piensa en ello como si redactaras un documento informativo. Por ejemplo, proporcione el historial de compras de un cliente antes de pedir a la IA que redacte un correo electrónico de asistencia. Cuanto mejor sea el contexto, mejores serán los resultados.
🛠️ Los modelos de código abierto le ofrecen la máxima flexibilidad. Se trata de modelos cuyo código subyacente es de libre acceso. Puede perfeccionarlos en sus propios servidores, proteger sus datos y evitar estar atado a la plataforma de una empresa.
En conjunto: El ajuste fino da a la IA la voz de su marca, la RAG la conecta a los datos empresariales en tiempo real, la ingeniería contextual garantiza que tenga la información adecuada y los modelos de código abierto le dan flexibilidad y control. Así es como se transforma una IA general en un experto a medida que funciona exactamente como lo necesita su empresa.
El método
Las prompts
