Microsoft Reactor Toronto

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.

¡Nuestra cuarta sesión de la serie Python + IA trata sobre modelos de vision!

Los modelos de visión como GPT 4o y 4o-mini son LLMs que pueden aceptar tanto texto como imágenes. ¡Puedes usar estos modelos para generar descripciones de imágenes, extraer datos, responder preguntas, clasificar, y mucho más! Usaremos Python para enviar imágenes a modelos de visión, construir una aplicación básica de chat con imágenes, e incluso usarlos dentro de una aplicación RAG.

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