Valida la capacidad de construir y desplegar aplicaciones GenAI en la plataforma Databricks.
Respuesta : Convertir datos de texto en representaciones numéricas (vectores) que los LLMs puedan entender y procesar eficientemente.
La vectorización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para los LLMs. Consiste en mapear palabras, frases o documentos a vectores numéricos en un espacio multidimensional. Estos vectores capturan el significado semántico, lo que permite a los modelos realizar tareas como la búsqueda de similitud, la clasificación y la generación de texto.
Respuesta : Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una arquitectura que mejora las respuestas de los LLMs al permitirles consultar una base de datos externa (como un índice vectorial) antes de generar una respuesta. Esto es crucial para aplicaciones que requieren información actualizada, precisa o específica de un dominio, sin necesidad de reentrenar el modelo constantemente.
Respuesta : Databricks Vector Search.
Para implementar RAG de manera efectiva en Databricks, se utiliza Databricks Vector Search. Este servicio permite crear y consultar índices de vectores de alta dimensionalidad, facilitando la recuperación de los fragmentos de texto más relevantes de una base de conocimiento para ser utilizados por el LLM.
Respuesta : El tamaño y la superposición de los 'chunks' deben equilibrarse para mantener la coherencia semántica y evitar la fragmentación de información importante.
La estrategia de 'chunking' (dividir documentos en fragmentos más pequeños) es crucial para RAG. Un 'chunk' bien diseñado debe ser lo suficientemente pequeño para ser específico, pero lo suficientemente grande para contener contexto semántico coherente. La superposición entre 'chunks' ayuda a mantener la continuidad de la información a través de los límites de los fragmentos.
Respuesta : Los embeddings capturan el significado semántico y las relaciones contextuales entre palabras, lo que TF-IDF no hace.
Los modelos de embeddings como Sentence-BERT generan representaciones vectoriales densas que codifican el significado semántico de un texto. A diferencia de métodos como TF-IDF, que se basan en la frecuencia de palabras, los embeddings pueden capturar la sinonimia, el contexto y las relaciones complejas entre palabras y frases, lo que resulta en una búsqueda semántica mucho más precisa y potente.