Relevancia en la Era de la Búsqueda Generativa - Conferencia Inaugural de Haystack US 2023

Resumen

Explore estrategias para integrar inteligencias artificiales generativas y modelos de lenguaje en aplicaciones de búsqueda, equilibrando precisión y relevancia mientras se aprovechan nuevas capacidades en el panorama de búsqueda en evolución.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa en la Búsqueda
Panorama General de IA Generativa y Modelos de Lenguaje
Evolución de la Tecnología de Búsqueda y Capacidades Generativas
• Comprender la Relevancia y Precisión en Aplicaciones de Búsqueda
Definición de Relevancia en el Contexto de la Búsqueda Generativa
Desafíos al Equilibrar Precisión con Relevancia
• Integración de IA Generativa en Sistemas de Búsqueda
Estrategias para Implementar IA Generativa en Aplicaciones de Búsqueda Existentes
Herramientas y Plataformas para Construir Soluciones de Búsqueda Generativa
• Aprovechamiento de Nuevas Capacidades en la Búsqueda Generativa
Funciones Avanzadas Habilitadas por Modelos de Lenguaje
Estudios de Caso: Integración Exitosa de IA Generativa en Búsqueda
• Evaluación y Medición de la Efectividad de Búsqueda
Métricas para Evaluar la Relevancia y la Precisión
Mejora Continua a través de Bucles de Retroalimentación y Ajuste de Modelos
• Consideraciones Éticas y Sesgos en la Búsqueda Generativa
Identificación y Mitigación de Sesgos en Aplicaciones de Búsqueda Impulsadas por IA
Asegurar un Uso Responsable y Ético de Modelos Generativos
• Tendencias Futuras en la Tecnología de Búsqueda Generativa
Tecnologías Emergentes e Innovaciones
Predicciones para la Evolución de Aplicaciones de Búsqueda
• Conclusión y Puntos Clave
Resumen de Estrategias y Mejores Prácticas
Discusión Abierta sobre Oportunidades y Desafíos Futuros en la Búsqueda Generativa

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Asignaturas

Ciencia de Datos