Databricks Gen AI Engineer: Chunking Estratégico para RAG con Flujos Temporales y Datos Históricos скачать в хорошем качестве

Databricks Gen AI Engineer: Chunking Estratégico para RAG con Flujos Temporales y Datos Históricos

En este video explico cómo diseñar una estrategia avanzada de chunking para sistemas de RAG (Retrieval Augmented Generation) cuando trabajamos con millones de registros históricos organizados por tiempo y por tópico. Uno de los errores más comunes en pipelines de RAG es romper la continuidad temporal del conocimiento. Cuando fragmentamos documentos sin respetar su flujo cronológico, la AI pierde contexto histórico, versiones previas de interpretación y coherencia narrativa. Aquí veremos cómo: Diseñar estrategias de chunking que preserven continuidad temporal. Organizar datos históricos por tiempo y tópico sin perder versiones. Evitar contaminación semántica entre versiones documentales. Preparar datasets en Databricks para sistemas Gen AI de nivel productivo. Este enfoque es clave cuando trabajamos con: Documentos regulatorios con múltiples versiones. Contratos y adendas históricas. Expedientes legales. Si estás construyendo arquitecturas de Gen AI en Databricks y necesitas que tu modelo entienda evolución histórica, este video te va a dar una línea base sólida para escalar. #Databricks #GenAI #RAG #Chunking #DataEngineering #MachineLearning #LLM #AIArchitecture #DataPreparation #VectorSearch #ArtificialIntelligence #MLOps #SemanticSearch #BigData