Definicion
La base de LLM es la práctica de conectar un modelo de lenguaje grande a fuentes de datos externas (API de búsqueda, bases de datos, documentos) para que sus respuestas estén ancladas en hechos actuales verificables en lugar de depender únicamente de datos de entrenamiento.
En profundidad
Los modelos de lenguaje generan texto basado en patrones aprendidos durante el entrenamiento, lo que significa que pueden expresar con seguridad información obsoleta o fabricada (alucinación). Grounding aborda esto inyectando datos externos en tiempo real en el contexto del modelo antes de que genere una respuesta. La conexión a tierra basada en búsquedas es el enfoque más común: el agente consulta una API de búsqueda con la pregunta del usuario, recupera los resultados actuales y los incluye en el mensaje del LLM como contexto. Luego, el modelo genera una respuesta anclada a esos resultados. Una base eficaz requiere resultados de búsqueda estructurados (no HTML sin formato) para que el modelo pueda analizar y razonar los datos. La conexión a tierra multiplataforma (búsqueda en Google, Reddit, YouTube y Amazon) proporciona un contexto más rico que la conexión a tierra de una sola fuente porque el modelo puede hacer referencias cruzadas de información entre fuentes.
Uso de ejemplo
Un agente codificador recibe una pregunta sobre la última versión de una biblioteca. En lugar de depender de datos de entrenamiento, consulta una API de búsqueda para la versión actual de la biblioteca, basa su respuesta en los resultados de la búsqueda y proporciona una respuesta precisa y actualizada con un enlace de origen.
Plataformas
LLM Puesta a tierra es relevante en las siguientes plataformas, todas accesibles a través de la API unificada de Scavio:
- YouTube
- Amazon
- Walmart
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