Treffer: GENERACIÓN Y RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN CONTEXTUALIZADA: UN ENFOQUE AVANZADO BASADO EN RAG PARA EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL.

This article explores in depth the integration of advanced machine learning techniques using the Retrieval Augmented Generation (RAG) methodology. The dual architecture that combines information retrieval and generation processes is analyzed, highlighting its impact on the training of natural language models. Likewise, specialized variants such as Corrective RAG and Advanced RAG are presented, which incorporate real-time feedback and optimization mechanisms. Also included a mention of the JurislibreIA product, developed by the Sensorama research group, exemplifying practical applications in complex domains such as the legal one. The study is based on implementation examples in Python, explanatory diagrams and a critical review of relevant sources, offering a complete guide for researchers and developers interested in promoting innovative solutions based on RAG. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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 modelos de lenguaje natural. Asimismo, se presentan variantes especializadas como el Corrective RAG y el Advanced RAG, que incorporan mecanismos de retroalimentación y optimización en tiempo real. Se incluye, además, una mención del producto JurislibreIA, desarrollado por el semillero Sensorama, ejemplificando aplicaciones prácticas en dominios complejos como el legal. El estudio se fundamenta en ejemplos de implementación en Python, diagramas explicativos y una revisión crítica de las fuentes relevantes, ofreciendo una guía completa para investigadores y desarrolladores interesados en impulsar soluciones innovadoras basadas en RAG. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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