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Potencia la IA en tu empresa: De los documentos a los resultados y la importancia del human-in-the-loop

En esta masterclass, exploraremos el estado actual del procesado masivo de documentos, búsqueda y recuperación de información mediante el uso de inteligencia artificial generativa y modelos de lenguaje (LLMs). Nos centraremos en la técnica de Retrieval-Aumented Generation (RAG), que combina la búsqueda de información y la generación de texto, permitiendo a las organizaciones extraer insights valiosos de grandes volúmenes de datos. Se presentarán casos de uso específicos que ilustran cómo RAG puede mejorar la eficiencia en entornos empresariales a través de búsquedas complejas. Imagina estas situaciones: "¿qué decía el informe sobre las tendencias de la empresa XX en el año 2005?" o "¿quién participó en la propuesta de YY hace 5 años?" . Son preguntas complejas que mediante esta tecnología seremos capaces de responder de manera rápida y trazable, facilitando la toma de decisiones informadas. Se hará una demo de Google NotebookLM, una herramienta nueva que incorpora la técnica RAG, y mostraremos su aplicación práctica en la recuperación de información. Finalmente, abordaremos la necesidad de incorporar evaluación automatizada human-in-the-loop donde las personas validan la calidad de las respuestas obtenidas por la IA generativa para mejorar y ajustar los contenidos progresivamente. Se utilizará Argilla, una herramienta open-source ideal para trabajar de forma colaborativa en equipos y organizaciones.

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Masterclasses impartido por

Avatar:Nerea Luis Mingueza

Nerea Luis Mingueza

Experta en Inteligencia Artificial

Contenido de la Masterclasses

1 Secciones · 1 Lecciones · 46 min. en total

Masterclass: Potencia la IA en tu empresa: De los documentos a los resultados y la importancia del human-in-the-loop

46 min.

Habilidades que obtendrás

  • Técnica RAG: La masterclass se centrará en Retrieval-Augmented Generation (RAG), que combina búsqueda de información y generación de texto para extraer insights de grandes volúmenes de datos.
  • Casos de uso sobre RAG: Se presentarán casos de uso que muestran cómo RAG mejora la eficiencia en responder preguntas complejas
  • Demostración de Herramientas: Incluirá una demostración de Google NotebookLM y la evaluación automatizada de prompts con Argilla, herramientas para el trabajo colaborativo en equipos.

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