Más allá de los conceptos básicos de RAG: Estrategias y mejores prácticas para implementar RAG

Maxime Voisin

Gerente sénior de productos

Cohere

Lily Adler

Arquitecto principal de soluciones

Elastic

Únete a nosotros para explorar técnicas avanzadas de generación aumentada de recuperación (RAG). Esta charla es para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la AI, y proporciona información esencial para elevar tus sistemas de RAG.

Si hiciste algunas pruebas con la RAG y buscas optimizar las implementaciones existentes, nuestros oradores hablarán sobre pasos prácticos que te ayudarán a crear sistemas basados en RAG que funcionen en producción y a escala.

Echaremos un vistazo a la fase de recuperación y abarcaremos temas como: estrategias de división, selección de modelos de incrustación y evaluación del rendimiento. También veremos temas relacionados con las técnicas generativas avanzadas, el control de acceso y la evaluación del rendimiento a fin de asegurar que el sistema funcione para los usuarios correctos a un costo razonable.

Regístrate hoy para aprender sobre los patrones y las técnicas más recientes que te permitirán lograr un rendimiento superior de la RAG.

Aspectos destacados

• Crear tu pipeline de recuperación: estrategias para la organización de datos, división y selección de modelos
• Integración de datos a la AI generativa: paso de datos sin inconvenientes, técnicas de búsqueda múltiple y casos de uso
• Despliegue de sistemas de RAG: opciones de entornos, costo total de propiedad y diseño de interfaces
• Introducción a Elastic y Cohere: visión general de herramientas poderosas para mejorar la RAG

Recursos adicionales

• La API de inferencia abierta de Elasticsearch brinda soporte de forma nativa para modelos de Cohere
• Cuadernos en Elastic GitHub para trabajar con Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, LlamaIndex y más