Private AI en VCF · Lección 10
¿Qué es RAG y qué papel tiene la base de datos de vectores?
Generación aumentada por recuperación: se convierten los documentos en embeddings guardados en una base de datos de vectores (por ejemplo PostgreSQL con pgvector gestionada con Data Services Manager); ante una pregunta se recuperan los fragmentos relevantes y se pasan al modelo como contexto
Un tipo de red para GPU
Reentrenar el modelo completo con cada pregunta
Guardar las respuestas en un archivo de texto sin búsqueda
Private AI en VCF · Lección 10
Completa el código
La representación numérica de un texto para buscar por similitud se llama
Revisa: embedding.
Private AI en VCF · Lección 10
¿Qué ventaja tiene RAG sobre ajustar el modelo?
Pista: Usa datos actualizados sin reentrenar, con menor coste y con fuentes citables.
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Bases de datos de vectores y RAG
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