Los puntos clave de la charla incluirán:

Introducción a RAG: Explicación de cómo esta técnica combina la recuperación de información con la generación de texto para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas de los LLM.

Ventajas de RAG: Discusión sobre cómo RAG ayuda a superar limitaciones comunes de los LLM, como la falta de conocimientos actualizados y la tendencia a "alucinar" información.

Como usar Gemini o Gemma como LLM base para soluciones de RAG usando frameworks gratuitos

Comparación con otros enfoques: Como una ventana de contexto de 2 millones de parametros puede cambiar el enfoque de RAG

Aplicaciones prácticas: Exploración de escenarios del mundo real donde RAG puede marcar una diferencia significativa, como en sistemas de búsqueda, asistentes virtuales y herramientas de investigación.

Demostración: Presentación en vivo de un modelo basado en RAG, mostrando su capacidad para proporcionar respuestas más precisas y contextualizadas.