Conceptos teóricos: RAG, Embeddings y Bases de Datos Vectoriales

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Objetivo: El objetivo de esta Issue es investigar y documentar los conceptos teóricos clave de Retrieval-augmented Generation (RAG), embeddings y bases de datos vectoriales como parte del marco teórico del proyecto.

Contexto: Estos conceptos son esenciales para comprender la implementación de RAG y cómo se pueden aprovechar para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas del chatbot. Investigar a fondo estos conceptos proporcionará una base sólida para su aplicación en el proyecto.

Tareas:

• Investigar y recopilar información sobre el funcionamiento de RAG y cómo se utiliza para enriquecer la generación de texto.
• Explorar el concepto de embeddings, su utilidad en el procesamiento de lenguaje natural y cómo se aplican en RAG.
• Investigar las bases de datos vectoriales y su papel en el almacenamiento y recuperación eficiente de información en el contexto de RAG.

Criterios de Éxito:

• Proporcionar una descripción clara y comprensible de los conceptos de RAG, embeddings y bases de datos vectoriales.
• Destacar ejemplos relevantes de implementaciones exitosas de estos conceptos en proyectos similares.
• Mostrar cómo estos conceptos contribuyen a mejorar la calidad y precisión de las respuestas del chatbot.

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https://fchollet.substack.com/p/how-i-think-about-llm-prompt-engineering

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https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2020/file/6b493230205f780e1bc26945df7481e5-Paper.pdf

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https://simonwillison.net/2023/Oct/23/embeddings/