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

Resumen

Explora la integración de la IA generativa en las búsquedas, abarcando estrategias, ejemplos de código y el equilibrio entre las capacidades de IA y las técnicas de relevancia tradicionales para obtener resultados precisos.

Programa de estudio

• Introducción a la Búsqueda Generativa
Visión General de la IA Generativa
Evolución de las Tecnologías de Búsqueda
Relevancia en el Contexto de la IA
• Conceptos Básicos de la IA Generativa en la Búsqueda
Comprensión de los Modelos Generativos
Fundamentos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Diferencias entre Técnicas de Búsqueda Generativas y Tradicionales
• Integración de la IA Generativa
Identificación de Oportunidades para la Integración
Herramientas y Plataformas para la Búsqueda Generativa
Aplicaciones del Mundo Real y Casos de Uso
• Estrategias de Diseño y Desarrollo
Mejores Prácticas para Implementar la IA Generativa en la Búsqueda
Equilibrio entre las Capacidades Generativas y las Técnicas Tradicionales
Ejemplos de Código y Demostraciones
• Mejora de la Relevancia y Precisión
Técnicas para Mejorar la Relevancia de la Búsqueda
Aprovechando la IA para Manejar Ambigüedad y Contexto
Evaluación de la Eficacia de los Resultados de la Búsqueda
• Desafíos y Consideraciones
Consideraciones Éticas en la IA Generativa
Abordando el Sesgo y la Equidad
Preocupaciones sobre Escalabilidad y Rendimiento
• Tendencias Futuras en la Búsqueda Generativa
Tecnologías Emergentes e Innovaciones
Impactos a Largo Plazo en la Búsqueda y Recuperación de Información
Preparación para el Futuro de la Búsqueda
• Conclusión y Preguntas y Respuestas
Resumen de Puntos Clave
Espacio Abierto para Preguntas y Discusión

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Asignaturas

Ciencia de Datos