Agenda

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OBJETIVOS:

El lanzamiento de ChatGPT marcó un antes y un después en el mundo de la IA generativa. En concreto, comenzó una avalancha de nuevos  modelos de lenguaje generativo a gran escala, entre ellos Bard y Gemini. A pesar de las impresionantes características de estos modelos, siguen surgiendo dos preguntas. ¿Cómo sabemos que el modelo no ha inventado la respuesta? ¿Y cómo puedo utilizar modelos generativos en mi empresa?

El término RAG son siglas provenientes del inglés cuyo significado es “Retrieval Augmented Generation”, que traducido al castellano sería algo así como “Generación Mejorada por Recuperación”, es una técnica que mejora las respuestas y mitiga las denominadas “alucinaciones” de un modelo generativo al darle información específica y actualizada en la que basarse. 

Un chatbot es un asistente que se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto,
se trata de una tecnología que permite al usuario mantener una conversación; el sistema está programado para que interactúe con el cliente y le resuelva dudas, sin que haya una persona física contestando. 

Los chatbots pueden ayudar a las empresas pymes a mejorar la eficiencia, reducir costos, y proporcionar una experiencia de cliente más personalizada y satisfactoria.

El enorme desarrollo que están provocando los grandes modelos lingüísticos (LLM) abre un nuevo mundo de posibilidades para las organizaciones que quieran incorporar su conocimiento de forma segura para construir procesos, agentes y chatbots personalizados.

Los objetivos de este webinar son:

 1. Comprender qué es el Prompt Egineering y cómo se debe estructurar un buen Prompt
 2. Comprender la tecnología RAG (Retrieval Augmented Generation) y su aplicación en la creación de chatbots. 
 3. Conocer LangChain, para facilitar la implementación de RAG  

PROGRAMA:

• Bienvenida Institucional y presentación del Kit Digital.
• Cómo los chatbots, asistentes de IA y copilotos están transformando multitud de casos de uso.
• ¿Qué es RAG?: Sus principales conceptos y cómo nos permite incorporar nuestra información en modelos LLM.
• Introduciremos LangChain y desarrollaremos una Data App con Python que permita aprovechar esta tecnología.
• Hablaremos del futuro de RAG y exploraremos el futuro de este tipo de aplicaciones.
• Turno de preguntas.

PONENTE: Diego García Morate. Co-founder Mioti. R&D Director - Nielsen y CEO & Founder – MetaEmotion. Licenciado en informática Universidad de Valladolid y  Máster en Business Administration  por el IESE. Más de 15 años de experiencia en proyectos de Computer Vision, Deep Learning, reconocimiento de objetos, procesamiento de imágenes médicas, y otras aplicaciones de Machine Learning.

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