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En nuestra tercera sesión de Python + IA, exploraremos una de las técnicas más populares usadas con LLMs: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

RAG es una Tecnica que envía contexto al LLM para que pueda proporcionar respuestas bien fundamentadas para un dominio específico. RAG puede usarse con varios tipos de fuentes de datos como CSVs, páginas web, documentos y bases de datos.

En esta sesión, revisaremos flujos RAG en Python, comenzando con un flujo simple y culminando en una aplicación full-stack RAG basada en Azure AI Search.

En nuestra tercera sesión de Python + IA, exploraremos una de las técnicas más populares usadas con LLMs: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). RAG es una Tecnica que envía contexto al LLM para que pueda proporcionar respuestas bien fundamentadas para un dominio específico. RAG puede usarse con varios tipos de fuentes de datos como CSVs, páginas web, documentos y bases de datos. En esta sesión, revisaremos flujos RAG en Python, comenzando con un flujo simple y culminando en una aplicación full-stack RAG basada en Azure AI Search.

Una introducción a RAGHack, un hackathon global para desarrollar aplicaciones utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) y RAG. Se presentarán conceptos de RAG y se demostrará una aplicación RAG de muestra que se puede empezar a usar hoy.