👩🏫# 73 ¿Sabes qué es RAG?
El prompting es esencial para interactuar eficazmente con modelos de IA. Es el proceso de formular preguntas o comandos de manera que la IA pueda entender y generar respuestas útiles.
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En esta edición
Una técnica
Meta vs. Europa
Se retrasa el lanzamiento de ChatGPT - 5
Julius.ai
Un webinar
Tiempo de lectura: 5 min
🧠 Brain Pulse:
El tema de la semana:
👩🏫 ¿Sabes qué es RAG?
El prompting es esencial para interactuar eficazmente con modelos de IA. Es el proceso de formular preguntas o comandos de manera que la IA pueda entender y generar respuestas útiles. Piensa en el prompting como una conversación: cuanto más claro y específico seas, mejor será la respuesta que recibirás. Pero, ¿qué pasa cuando necesitas respuestas más complejas y detalladas?
Si bien ya llevamos más de un año interactuando con herramientas como ChatGPT o Copilot, muchas veces no sacamos de ellas su mayor potencial. Esto se debe a que, en algunas ocasiones, estamos “prompteando” de una forma muy superficial. Cada día, nuevas técnicas y metodologías emergen, ofreciendo posibilidades que parecían de ciencia ficción hace solo unos años. Una de estas técnicas es el Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Esta es una técnica avanzada que combina la generación de texto con la recuperación de información. En lugar de depender únicamente de los datos almacenados en el modelo de IA, RAG primero busca información relevante en una base de datos externa y luego genera una respuesta basada en esa información. El proceso se puede dividir en tres pasos:
Recuperación de información: Se busca información relevante para el prompting en una base de datos o conjunto de documentos.
Fusión de información: La información recuperada se combina con el prompting original.
Generación de texto: El modelo de IA generativa utiliza la información fusionada para generar texto nuevo.
Este enfoque no solo mejora la precisión y relevancia de las respuestas, sino que también ayuda a evitar las “alucinaciones” de la IA, donde el modelo puede inventar información incorrecta.
Imagen generada con IA utilizando Microsoft Designer
Para comprender mejor cómo esta técnica puede aplicarse en la vida cotidiana, consideremos algunos ejemplos prácticos:
Investigación académica:
Estás trabajando en una tesis sobre energías renovables y necesitas datos específicos. En lugar de recibir respuestas genéricas, puedes usar RAG para recuperar artículos científicos específicos y obtener resúmenes precisos y con mayor relevancia para tu tesis.
Servicio al cliente:
Un agente de servicio al cliente utiliza RAG para acceder rápidamente a una base de datos de productos y generar respuestas aún más precisas a preguntas de los clientes, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente.
Planificación de viajes:
Al planear unas vacaciones, RAG puede ayudarte a encontrar información más exacta sobre destinos, vuelos y hoteles, combinando datos actualizados de múltiples fuentes para ofrecerte la mejor opción.
Para aprovechar al máximo RAG, sigue estos pasos:
Define claramente tu objetivo: Antes de hacer una pregunta, asegúrate de saber exactamente qué información necesitas.
Utiliza fuentes confiables: Configura tu sistema para recuperar información de fuentes acreditadas y actualizadas. Sí, debes ser muy precavido en este paso.
Refina tus prompts: Practica formulando preguntas claras y específicas para mejorar la calidad de las respuestas.
Verifica la información: Siempre verifica las respuestas generadas para asegurar su exactitud. (Muy importante)
No obstante, RAG es solo una de las muchas técnicas avanzadas de prompting disponibles. Considera investigar otras técnicas que puedan ayudarte a obtener mejores resultados y a evitar las mal llamadas alucinaciones de la IA como ya os mencionábamos en párrafos anteriores.
La inteligencia artificial es una herramienta en constante evolución, y mantenerse actualizado con las últimas metodologías te permitirá maximizar sus beneficios y minimizar sus errores.
🗣️ Brain Bites:
Dos noticias rápidas que no te puedes perder:
- Meta enfrenta un nuevo frente legal en Europa
Meta enfrenta un nuevo desafío legal en Europa, esta vez en España, debido a investigaciones preliminares de la Fiscalía en la Audiencia Nacional sobre sus prácticas de recopilación de datos. La compañía de Mark Zuckerberg ha sido cuestionada por su cumplimiento con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) desde una sentencia del Tribunal de Justicia de la Unión Europea (TJUE) que concluyó que Meta utilizaba una base jurídica incorrecta para extraer datos personales con fines publicitarios. Además, Meta introdujo un controvertido modelo de suscripción paga para evitar anuncios, lo que ha generado más críticas y complicaciones legales.
Recientemente, Meta intentó actualizar sus políticas de privacidad en Instagram para recopilar datos de usuarios con el fin de entrenar sus modelos de inteligencia artificial, utilizando la base jurídica del "interés legítimo". Esto provocó una fuerte reacción de defensores de la privacidad y autoridades de protección de datos. La presión llevó a Meta a retractarse, pero no evitó que la Fiscalía de la Audiencia Nacional comenzara una investigación que podría resultar en una querella. Esta situación amplía el ya complicado panorama legal de Meta en Europa, donde la empresa se enfrenta a múltiples escrutinios regulatorios y desafíos legales.
- OpenAI enfrenta incertidumbres con el retraso de GPT-5
La semana pasada hablábamos del esperado lanzamiento de GPT-5 de OpenAI, pero ahora surgen rumores de un retraso significativo hasta finales de 2025 o principios de 2026. Este giro contrasta con su reputación como empresa pionera en inteligencia artificial, especialmente después del cisma interno que involucró a Sam Altman el año pasado.
Si bien, esta espera podría ser una estrategia calculada para asegurar que el nuevo modelo no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere, ofreciendo capacidades verdaderamente “revolucionarias”. Sin embargo, también plantea riesgos significativos, ya que competidores como Google y Microsoft continúan lanzando nuevas herramientas y mejoras, lo que podría hacer que OpenAI pierda terreno en su posición dominante en el mercado.
Los próximos meses serán cruciales para observar cómo OpenAI maneja esta situación y qué impacto tendrá.
🦾 Toolkit:
Una sección dedicada a compartir herramientas, recursos y aplicaciones útiles para la comunidad de Brain and Code
- Julius.ai: Tu analista de datos personal
Julius.ai es una aplicación de análisis de datos impulsada por IA que te ayuda a comprender, analizar y visualizar tus datos de forma sencilla e intuitiva, es tan versátil que puede ser utilizada por personas de todos los niveles de experiencia en análisis de datos.
Funcionalidades clave:
Chat con tus datos: Puedes interactuar con tus archivos de datos a través de chat.
Visualizaciones: Crea gráficos y visualizaciones elegantes.
Análisis avanzado: Realiza modelado y pronósticos predictivos.
Resolución de problemas: Escanea y resuelve problemas matemáticos, físicos y químicos.
Informes: Genera análisis y resúmenes pulidos.
Ventajas:
Facilidad de uso: Julius AI hace que el análisis de datos sea accesible incluso para quienes no son expertos en la materia.
Generación de visualizaciones: Puedes crear gráficos y tablas fácilmente.
Respuestas rápidas: Pregunta cualquier cosa a tus datos y obtén respuestas en segundos.
Automatización de limpieza de datos: Simplifica la preparación de datos.
Exportación rápida: Descarga datos en formato CSV o Excel para compartir.
En comparación con otros competidores, esta herramienta destaca por su enfoque en la simplicidad y la generación de visualizaciones, sin tener que ser un experto en ello.
Para obtener más información sobre Julius.ai, visita su sitio web:
https://julius.ai/
Aquí hay algunos videos que te pueden dar una mejor idea de cómo funciona Julius.ai:
Explorando Julius AI: Primeros Pasos y Funcionalidades Básicas: https://www.youtube.com/channel/UCzvI1fSdBk9-h2inno3UuoA
Julius AI - Cómo analizar datos de ventas: https://www.youtube.com/channel/UCzvI1fSdBk9-h2inno3UuoA
⚡Corner:
Nuestra recomendación para esta semana:
▶️ Próximo webinar: ¿Podemos Confiar en Nuestros Ojos? El Peligro Inminente de los DeepFakes
Nos enfrentamos a una nueva era en la que ya no podemos confiar en lo que vemos. Únete a nuestro próximo webinar, donde analizaremos de la mano de Alex Rayón Jerez cómo esta tecnología está cambiando la forma en que percibimos la realidad y los peligros que esto conlleva.
Aprovecha esta oportunidad de entender las implicaciones éticas y de seguridad de los DeepFakes y aprender cómo podemos protegernos en este nuevo entorno digital.
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Retrieval-Augmented Generation y a campeonar! 🙌