Databricks GenAI Engineer: Mejorar la Calidad del Contexto en Sistemas GenAI RAG sin Contaminación скачать в хорошем качестве

Databricks GenAI Engineer: Mejorar la Calidad del Contexto en Sistemas GenAI RAG sin Contaminación

En este video te voy a mostrar algo que casi poco se revisa cuando construye un sistema de RAG (Retrieval Augmented Generation), la contaminación del contexto. Muchos equipos cargan toda la información que encuentran — noticias, scraping web, publicidad, estructuras HTML, artículos no relacionados — y esperan que el LLM “sepa ignorarlo”. Spoiler: no funciona así. Si tu chatbot responde cosas raras, mezcla temas o empieza a contestar preguntas que no debería… probablemente tu RAG está contaminado. Aquí vamos a ver de forma práctica: • Cómo detectar ruido en tus fuentes de datos. • Por qué no deberías indexar “todo”. • Cómo evitar contaminación semántica entre dominios. • Estrategias de filtrado antes de generar embeddings. • Cómo usar el system prompt para restringir el comportamiento. • Cómo mejorar la relevancia real en arquitecturas productivas. Además, analizamos un principio 👉 Si tu aplicación no necesita entender cierto contenido, no debería tener acceso a él (GDPR) Este enfoque es fundamental cuando estás construyendo: • Chatbots empresariales internos. • Helpdesks inteligentes. • Aplicaciones Gen AI sobre múltiples fuentes web. • Arquitecturas productivas en Databricks. Si estás trabajando con RAG, LLMs y quieres subir el nivel técnico de tus implementaciones, este video te va a ayudar a mejorar precisión, reducir ruido y evitar respuestas fuera de dominio. Nos vemos dentro 🚀 #Databricks #GenAI #RAG #LLM #AIArchitecture #DataEngineering #VectorSearch #PromptEngineering #SemanticSearch #MachineLearning #ArtificialIntelligence #MLOps #EnterpriseAI #Chatbots #BigData