Arquitectura RAG para el Contexto en PLN Generación y Acceso Inteligente de Datos

Este artículo explora en profundidad la integración de técnicas avanzadas de machine learning mediante la metodología Retrieval Augmented Generation (RAG). Se analiza la arquitectura dual que combina procesos de recuperación y generación de información, resaltando su impacto en el entrenamiento de m...

Full description

Autores:

Gonzalez Torres, Daniel Leonardo
Santa Quintero, Ricardo Andres

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2025

Institución:

Universidad Libre

Repositorio:

RIU - Repositorio Institucional UniLibre

Idioma:

OAI Identifier:

oai:repository.unilibre.edu.co:10901/31241

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/10901/31241

Palabra clave:

Retrieval Augmented Generation (RAG)
Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)
Corrective RAG
Advanced RAG
JurislibreIA
Sensorama
Bases de Datos Vectoriales
Grafos
Modelos de Lenguaje (LLM)
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)
Corrective RAG
Advanced RAG
JurislibreIA
Sensorama
Vector database
Graph
Language Models (LLM)
Gestión de datos

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