¿Te interesaría conocer cómo la aplicación de técnicas como RAG puede mejorar tus modelos LLM's mediante el uso de fuentes de conocimiento externas?

En esta sesión, comenzaremos con una introducción a los embeddings, tanto para texto e imágenes, explicando cómo son fundamentales para construir sistemas multimodales potentes. A continuación, exploraremos los casos de uso de RAG y cómo puede aplicarse para crear soluciones de IA que puedan recuperar y generar contenido basado en conocimientos externos.

Nos centraremos en un caso práctico utilizando las nuevas capacidades de vectorización integradas en Azure Search para construir un sistema RAG multimodal. Este sistema nos permitirá realizar consultas tanto sobre texto como sobre imágenes de un manual técnico, obteniendo respuestas detalladas y precisas.

Además, mostraremos como hemos implementado el patrón VoiceRAG para hablar directamente con nuestros datos y mantener una conversación fluida gracias a la nueva api en realtime de gpt4-o