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"Introducción a la Generación de Respuestas con Recuperación Aumentada (RAG) en LLMs“

En esta charla se abordará el funcionamiento de los Modelos de Lenguaje Extensos (Large Language Models LLMs) y los fundamentos de los Transformers, ofreciendo una breve introducción a estas tecnologías. Se explorará el concepto de Retrieval-Augmented Generation (RAG), con un enfoque práctico que muestra cómo combinan búsqueda y generación para optimizar respuestas. Finalmente, se presentarán los avances realizados en el grupo GAIA de la UCM, destacando el desarrollo del enfoque CBR-RAG, que integra el razonamiento basado en casos para mejorar la recuperación y la adaptabilidad en tareas complejas, concluyendo con las ventajas y desafíos de esta integración en la mejora de los sistemas RAG." Noé Oswaldo Rodríguez Rodríguez es licenciado en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Actualmente está realizando sus estudios y trabajos de investigación en el laboratorio de Cómputo Inteligente para obtener el grado de maestría (master ) en Ciencias de la Computación. Su trayectoria académica e investigadora abarca áreas como econofísica, desarrollo de algoritmos de machine learning, deep learning con aplicaciones en medicina, metaheurísticas, diseño y aplicación de Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), entre otras. Actualmente continúa sus trabajos como investigador visitante, en el grupo GAIA de la UCM .