Soy algo novato y me ha quedado una cosa por entender... ¿Por qué tienes 2 WFs? y si son los dos necesarios... ¿Cómo se comunican entre ellos? Entiendo bastante bien el concepto del RAG porque hice uno con Python, pero me interesa mucho esto de las automatizaciones. Gracias por compartir!!
@@rafabotella Hola Rafa, es por una cuestión de arquitectura y tenerlo modularizado. Realmente, lo podríamos tener todo en el mismo, pero añadiría complejidad a un flujo y en caso de errores, sería más complicado hacer el seguimiento. Me gusta tratar la “carga de información” al RAG por un lado y las consultas por otro. :)
Buenas! En nuestra empresa estamos teniendo dificultades a la hora de competir contra productos como NotebookLM de Google o similares. Estas herramientas ya son capaces de analizar tus documentos para que puedas chatear con ellos con una calidad excepcional. ¿En qué nos recomiendas enfocarnos entonces para personalizar nuestros agentes para poder dialogar con la documentación de la empresa? ¿En qué podemos destacar? Mil gracias!
¡Gracias por tu comentario! Para competir con herramientas como NotebookLM, es clave centrarse en la personalización profunda (adaptar agentes a la terminología y procesos internos), garantizar privacidad y seguridad con soluciones locales, e integrar los agentes con herramientas empresariales clave como CRMs y ERPs. ¡Espero que estas ideas te sean útiles!
@@agustinmedinaIA Gracias por responder, hay forma de entrenar para que pueda revisar documentos y dar una respuesta en base a eso, por ejemplo que verifique que el documento es el correcto.
Hola Adán, con las alucinaciones tienes varias posibilidades. Si usas un agente de n8n y acotas muy bien el prompt del agente, en teoría, no debería tener un % superior al 1% (habría que calcularlo) Aun así, esto es fácilmente solucionable usando un GPT personalizado con la temperatura a 0%
Muy buen contenido, gracias por compartir
@@edueditaa6088 Gracias a ti Edu.
Es por acá!!! 🙏
Claudio, gracias por el apoyo! significa mucho viniendo de ti.
Excelente contenido, muchas gracias por compartir tu amplio conocimeinto!
@@fabriscazzariello muchísimas gracias Fabris. Lo mismo te digo, te has ganado un suscriptor 😉
Si puede pruebalo. Es bastante bueno. De costos no estoy seguro cuanto. Eso si usas llamaparse pero es bueno
Lo tendré en cuenta :)
Soy algo novato y me ha quedado una cosa por entender... ¿Por qué tienes 2 WFs? y si son los dos necesarios... ¿Cómo se comunican entre ellos? Entiendo bastante bien el concepto del RAG porque hice uno con Python, pero me interesa mucho esto de las automatizaciones. Gracias por compartir!!
@@rafabotella Hola Rafa, es por una cuestión de arquitectura y tenerlo modularizado. Realmente, lo podríamos tener todo en el mismo, pero añadiría complejidad a un flujo y en caso de errores, sería más complicado hacer el seguimiento. Me gusta tratar la “carga de información” al RAG por un lado y las consultas por otro. :)
Excelente, felicitaciones por la explicación, lo haces ver muy sencillo. Una pregunta: porque usar Supabase y no chromadb como vector store?
Gracias. Realmente he usado Supabase por una cuestión de comodidad, ya que ofrecen una versión gratuita inicial.
Buenas! En nuestra empresa estamos teniendo dificultades a la hora de competir contra productos como NotebookLM de Google o similares. Estas herramientas ya son capaces de analizar tus documentos para que puedas chatear con ellos con una calidad excepcional. ¿En qué nos recomiendas enfocarnos entonces para personalizar nuestros agentes para poder dialogar con la documentación de la empresa? ¿En qué podemos destacar? Mil gracias!
¡Gracias por tu comentario! Para competir con herramientas como NotebookLM, es clave centrarse en la personalización profunda (adaptar agentes a la terminología y procesos internos), garantizar privacidad y seguridad con soluciones locales, e integrar los agentes con herramientas empresariales clave como CRMs y ERPs. ¡Espero que estas ideas te sean útiles!
@agustinmedinaIA Mil gracias!
soy el suscriptor 227 lo voy a guardar pa cuando crezcas y sortees cositas xD
Gracias por el apoyo! Ya veremos si algún día hay sorteos para los OGs como tú jaja
Na bro, tremendo video!
Gracias!!
Saludos desde olivas la Española estoy interesado
Hola! Para cualquier consulta: ailinkyt@gmail.com o a través de nuestro canal de Telegram en la descripción. 🙂
Gracias. Yo hecho varios Rags y estoy encontrando que Lama Index devuelve un alto nivel de exactitud. No sé si has usado ese franeworjk
Cual es su costo?
He oído hablar de él, pero no lo he implementado la verdad. Le echaré un vistazo :)
Hola compadre, saludos desde México. Toda la información puede ser almacenada en supabase sin el google drive? almacenar los documentos o imagenes
Exacto Cesar. El Drive es solo para "subir" la información.
@@agustinmedinaIA Gracias por responder, hay forma de entrenar para que pueda revisar documentos y dar una respuesta en base a eso, por ejemplo que verifique que el documento es el correcto.
@ Si, ese procedimiento se conoce como “finetunning”. Es algo complejo, pero hay mucha documentación.
321 y Sumando 😋
Esperemos que mucho más!
Es factible que, en lugar de usar los servicios de OpenAI se utilice -con los límites gratuitos- la API de Groq o Gemini?
Si, solo tienes que cambiar el nodo de OpenAI por el del modelo que quieras utilizar. Con Gemini lo he probado y funciona a la perfección.
Cuentame el
% de alucionaciones? El gran problema es las alucinaciones de estos naive Rags
Hola Adán, con las alucinaciones tienes varias posibilidades. Si usas un agente de n8n y acotas muy bien el prompt del agente, en teoría, no debería tener un % superior al 1% (habría que calcularlo) Aun así, esto es fácilmente solucionable usando un GPT personalizado con la temperatura a 0%