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rag‑chunk: Herramienta CLI para evaluar y optimizar la fragmentación RAG
Rag‑chunk es una utilidad ligera basada en Python que permite a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático probar, evaluar y refinar estrategias de fragmentación para Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Con soporte para fragmentación de tamaño fijo, ventana deslizante, párrafo e incluso partición recursiva por carácter, puedes comparar puntuaciones de recuperación, ajustar los límites basados en tokens con tiktoken y exportar resultados en tablas, JSON o CSV. Este artículo guía a través de la instalación, características clave, ejemplos del mundo real y consejos para elegir la mejor estrategia para tus documentos Markdown. Ya sea que estés prototipando una nueva tubería RAG o afinando un sistema de lectura en producción, rag‑chunk te brinda los datos necesarios para tomar decisiones informadas.
Estructura de Texto con LLM: Sencillo
Descubre LangExtract, una potente biblioteca de Python diseñada para transformar texto no estructurado en datos estructurados utilizando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Esta herramienta ofrece una contextualización precisa de la información extraída, visualizaciones interactivas y un soporte flexible para LLMs, incluyendo Gemini y Ollama. Ya sea que estés trabajando con notas clínicas, informes o literatura, LangExtract simplifica las tareas complejas de extracción de datos, permitiendo obtener resultados fiables con solo unos pocos ejemplos. Aprende a instalar, configurar claves API y aprovechar sus capacidades para tus proyectos, incluyendo el manejo de documentos largos y la visualización de las entidades extraídas en un formato HTML fácil de entender.
Domina las Técnicas Avanzadas de RAG: Un Repositorio de GitHub
Adéntrate en el mundo de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con un completo repositorio de GitHub que incluye técnicas avanzadas. Este recurso te ofrece implementaciones prácticas y tutoriales, abarcando desde el RAG fundacional, la mejora de consultas y el enriquecimiento contextual, hasta métodos de recuperación avanzados. Es perfecto para desarrolladores e investigadores que buscan potenciar sus sistemas RAG, e incluye scripts ejecutables, explicaciones detalladas y ejemplos de integración con frameworks populares como LangChain y LlamaIndex. Explora enfoques de vanguardia como Graph RAG, Self-RAG y Corrective RAG, junto con metodologías de evaluación para afinar tus aplicaciones de IA. Únete a una comunidad vibrante y contribuye a este centro de conocimiento en evolución para la innovación en RAG.