AI · · Redacción de WebLab Corp
Descubra qué aporta la generación aumentada por recuperación a un producto web con AI, dónde ayuda y por qué la evaluación sigue siendo importante.
Proporcione contexto pertinente al modelo
IBM explica la generación aumentada por recuperación, o RAG, como la conexión de un modelo con conocimiento externo. El material pertinente se recupera y se añade a la instrucción antes de generar una respuesta. Esto puede apoyar a un asistente de producto que necesita información más allá de los datos de entrenamiento del modelo.
Un contexto útil no garantiza la exactitud
IBM también señala que RAG no hace que un modelo sea infalible. La perspectiva de implementación de WebLab Corp consiste en probar toda la tarea del usuario: calidad de recuperación, visibilidad de las fuentes, información no disponible y respuesta cuando el sistema no debería contestar.
Empiece con una tarea de conocimiento delimitada
Elija una colección de documentos aprobados y un público. Identifique quién puede ver cada fuente y cómo se mantendrán las actualizaciones. Compare las respuestas con un pequeño conjunto de preguntas representativas antes de ampliar la función.
Fuentes y lecturas adicionales
Artículo editorial original de WebLab Corp, basado en los recursos de IBM enlazados. IBM no patrocina ni respalda este artículo. Las recomendaciones de implementación reflejan la perspectiva de WebLab Corp.
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