¿Tu RAG sufre de alucinaciones y de falta de contexto? En este episodio, exploramos cómo los grafos de conocimiento se combinan con los vectores para resolver los problemas de los RAG tradicionales. Descubre qué son los grafos léxicos, cómo se crean, sus beneficios y las herramientas clave, como Neo4j y LangChain, entre otras, para llevar tus sistemas de recuperación de información al siguiente nivel.
¡No se lo pierdan! 🎧
Referencias:
- https://neo4j.com/blog/genai/what-is-graphrag/
- https://arxiv.org/pdf/2501.00309
✨ Nuevo episodio de nuestro podcast ✨
¿Quieres optimizar el desarrollo de tus aplicaciones con IA? En este episodio, te sumergimos en el mundo de Genkit, un framework open-source diseñado para la ingeniería de IA. Analizamos su arquitectura, desde los flujos de IA y los componentes de trazas hasta los plugins que expanden su funcionalidad. Repasamos casos de uso, mostramos cómo construir ejemplos reales y discutimos sus potentes integraciones. Si eres desarrollador o ingeniero, esta es tu guía para dominar Genkit.
¡No se lo pierdan! 🎧
Referencias:
- https://genkit.dev/
- https://youtu.be/5tF5R0FhD78?si=3dZIyNsSzgWD-IMY
✨ Nuevo episodio de nuestro podcast, centrado en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa.
En esta entrega, contamos con la participación de Carlos Alarcón, Google Developer Expert (GDE) en AI, quien nos ofrecerá una perspectiva experta y detallada.
Durante esta profunda conversación, abordaremos aspectos fundamentales:
¿Qué es la IA Generativa? 🧠 Desglosaremos sus principios esenciales y su impacto tecnológico.
Funcionamiento de la IA Generativa de Imágenes 🖼️: Analizaremos los mecanismos que permiten la creación de contenido visual innovador.
Modelos y Arquitecturas Clave 🏆: Revisaremos los principales modelos que definen el panorama actual de esta tecnología.
Casos de Uso Reales y Potenciales 💡: Exploraremos diversas aplicaciones que están transformando industrias y creatividad.
Este episodio representa una oportunidad invaluable para comprender una de las áreas más dinámicas de la inteligencia artificial.
¡No se lo pierdan! 🎧
En este episodio, hablamos de todas las novedades y experiencias del Google Cloud Next 2025.
¿Qué nos dejó este año? ¿Superó las expectativas?
Compartimos nuestra impresión general del evento y lo que más nos sorprendió y llamó la atención.
Para los que buscan conectar, hablamos sobre las oportunidades de networking y cómo fue la experiencia de interactuar con otros profesionales de la industria.
¡Pero lo más importante son los anuncios! Revelamos cuáles fueron los anuncios más importantes y emocionantes para nosotros y explicamos el porqué de su relevancia.
¿Hubo algún anuncio subestimado que merecía más atención? ¡Lo discutimos!
Finalmente, resumimos el evento en tres puntos clave que todo el mundo debería conocer.
¡No te pierdas este análisis completo del Google Cloud Next 2025!
Si te interesa el futuro del cloud computing, la inteligencia artificial y la innovación tecnológica, ¡este es tu episodio!
Referencias:
- https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/google-cloud-next-2025-wrap-up
- https://www.youtube.com/@alarcon7a
- https://www.linkedin.com/in/briansalvattore/
#GoogleCloudNext2025 #GoogleCloud #TechPodcast #Innovación #Tecnología #IA #CloudComputing
En este episodio hablamos de una técnica para reducir las alucinaciones por medio de fuentes fiables y actuales. Ejemplo a la pregunta sobre los pronósticos del clima para hoy, un LLM te enviará a que lo consultes en un sitio externo. La técnica de Grounding nos sirve para resolver este problema además de reducir las alucinaciones por medio de fuentes actuales y fiables. En este episodio hablamos en qué consiste esta técnica, como funciona, como es su algoritmo de decisión y mucho más.
Referencias:
https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview
https://youtu.be/lu3zXKhTUd4?si=Q4AG-DXognK3RDsj
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¿Cansado de las limitaciones de los Large Language Models (LLMs)? En este episodio, nos adentramos en el fascinante mundo de RAG (Retrieval Augmented Generation), una técnica que está revolucionando la forma en que interactuamos con la IA.
Descubre cómo RAG permite a los LLMs acceder a información externa y actualizada, superando las barreras del conocimiento estático y abriendo un abanico de posibilidades en áreas como:
Búsqueda de información precisa y contextualizada: Olvídate de respuestas genéricas. RAG permite a los LLMs proporcionar información específica y relevante a tus consultas.
Generación de contenido más creativo y dinámico: Desde la redacción de textos hasta la creación de código, RAG potencia la capacidad de los LLMs para generar contenido original y de alta calidad.
Personalización de la experiencia del usuario: RAG permite adaptar las respuestas de los LLMs a las necesidades individuales de cada usuario, ofreciendo una experiencia más personalizada e interactiva.
Referencias:
https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation?hl=en
https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/
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¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas entienden el lenguaje humano?
En este episodio desentrañamos el misterio de los embeddings, una técnica clave en el NLP.
Prepárate para:
Descubrir qué son los embeddings: Exploraremos cómo se transforman las palabras y frases en vectores numéricos que capturan su significado.
Comprender su utilidad: Analizaremos cómo los embeddings permiten a las máquinas realizar tareas como la búsqueda semántica, la traducción automática y el análisis de sentimientos.
Explorar casos de uso reales: Desde sistemas de recomendación hasta chatbots inteligentes, veremos cómo los embeddings están revolucionando la tecnología.
Adentrarnos en las diferentes aproximaciones para obtener embeddings: Desglosaremos métodos como One Hot Encoding, Co-Ocurrence Matrix y el poderoso Word2Vec.
Profundizar en Word2Vec: Descifraremos su funcionamiento y cómo logra capturar relaciones semánticas entre palabras.
#llms #genai #embeddings #word2vec
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Referencias:
https://github.com/jggomez/word2vec-scratch
https://arxiv.org/pdf/1301.3781
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings
https://medium.com/@enozeren/word2vec-from-scratch-with-python-1bba88d9f221
https://huggingface.co/blog/matryoshka
Nuevo episodio de nuevo con Henry Ruiz, esta vez hablamos sobre los LLMs (Large Language Model) . Qué son los LLMs, qué problemas resuelven, cómo funcionan, conceptos, prompting y mucho más. Escuchalo, danos tu opinión y compartelo
#llms #genai #gemini #openai #chatgpt
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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y ML.
Esta vez hablamos sobre NLP (Natural Language Processing) desde su historia, sub-áreas, usos, técnicas de preprocesamiento, características y modelos. Varios conceptos que te llevarán a entender cómo funcionan los LLMs.
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Referencias:
https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-nlp-fundamentals-part-1-de5bf75e553a#0f2f
Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y ML. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre Deep Learning, desde el perceptron hasta las arquitecturas y casos de uso.
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Referencias:
https://techdevguide.withgoogle.com/resources/topics/deep-learning/?no-filter=true
https://towardsdatascience.com/what-the-hell-is-perceptron-626217814f53
Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y ML. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz estuvimos en el Google Next así que hacemos un recap de lo más relevante en la parte de AI. Hablamos sobre Gemini, integraciones con los demás servicios de GCP, lo nuevo de Vertex AI y de AI Agent Builder.
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Referencias:
https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/
https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/google-cloud-next-2024-wrap-up
https://deepmind.google/discover/blog/identifying-ai-generated-images-with-synthid/
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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de AI y Machine Learning. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre los algoritmos de ML tales como regresión lineal, regresión logística, KNN, K-means entre otros.
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https://www.coursera.org/articles/machine-learning-algorithms
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Ya tenemos nuevo episodio de esta temporada de Machine Learning. De nuevo con nuestro gran invitado Henry Ruiz hablamos sobre los tipos de Machine Learning tales como supervisado, no supervisado y reinforcement learning.
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https://www.coursera.org/articles/types-of-machine-learning
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Empezamos una nueva temporada sobre Machine Learning. Con un gran invitado Henry Ruiz. En este episodio hablamos sobre los inicios de la AI y el ML. Hablamos sobre ¿Cuáles son las áreas del ML? ¿Qué se puede hacer ? Cual es el futuro del ML? Y muchos temas más
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https://machinelearningmastery.com/4-steps-to-get-started-in-machine-learning/
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestra temporada de Arquitectura de Software. En este episodio hablamos sobre el conflicto entre Agile y Arquitectura. Hablamos de los componentes importantes de una Arquitectura, cuando es muy poco diseño o cuando es mucho diseño y como hacer la arquitectura accesible y por donde empezar y mucho más
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestro podcast #snippetstech. Esta vez hablamos sobre algunas de las charlas del #droidconberlin. Si, sobre el evento más grande de desarrolladores Android.
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestro podcast #snippetstech. Esta vez hablamos con sobre una gran experiencia en el #droidconberlin. Si, el evento más grande de desarrolladores Android. Contamos que es este evento, algunos detalles y si deberías ir…
Escucha la Parte 1 y espera la parte 2…
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestra temporada de Arquitectura de Software. En este episodio hablamos sobre los riesgos técnicos. Hablamos de como identificarlos, priorizarlos, mitigarlos y mucho más
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestra temporada de Arquitectura de Software. En este episodio hablamos sobre el rol del arquitecto de software. Hablamos de las responsabilidades, de las habilidades técnicas y blandas, si el arquitecto tira código o no, cómo convertirse en arquitecto y mucho más
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Ya tenemos nuevo episodio en nuestra temporada de Arquitectura de Software. En este episodio hablamos sobre los drivers de una arquitectura. Hablamos de los requerimientos funcionales, atributos de calidad, restricciones y principios de arquitectura y mucho más
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