Technology Radar
Published : Oct 23, 2024
NOT ON THE CURRENT EDITION
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions, it is likely that it is still relevant. If the blip is older, it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar.
Understand more
Oct 2024
Trial
Al desarrollar aplicaciones LLM basadas en generación mejorada por recuperación (RAG por sus siglas en inglés), la calidad de los embeddings impacta directamente tanto en la recuperación de documentos relevantes como en la calidad de las respuestas. Aplicar fine-tuning a embeddings puede mejorar la precisión y relevancia de los embeddings para tareas o dominios específicos. Nuestros equipos hicieron fine-tuning a los embeddings al desarrollar aplicaciones LLM de dominios específicos, donde la extracción de información precisa es crucial. Sin embargo, hay que considerar las ventajas y desventajas de este enfoque antes de apresurarse a afinarlos.
