RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizando modelos de IA

IBM Technology. Es un repaso claro en la pizarra de las tres técnicas y sus costes respectivos —latencia de recuperación, cómputo de entrenamiento, olvido catastrófico y límites de las soluciones basadas únicamente en prompts—, además de las combinaciones que tienen sentido en producción. El ejemplo final de un sistema de IA jurídica que utiliza las tres técnicas coincide casi exactamente con el argumento del artículo sobre cuándo combinarlas.

Ver siguiente

Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.

157 minutos

Fine-tuning de modelos LLM: curso de IA generativa

Podrás ejecutar de principio a fin fine-tuning con cuantización, LoRA y QLoRA en hardware que la mayoría de los desarrolladores ya posee.

AvanzadoIA privada/local

15 minutos

Cómo construimos agentes efectivos: Barry Zhang, Anthropic

Diseñarás bucles de agentes más sencillos, con reglas de parada, límites de tarea y puntos de control humano claros.

AvanzadoAutomatizaciones

190 minutos

Curso completo de LangGraph para principiantes – Agentes de IA complejos con Python

Podrás crear un agente LangGraph con estado tipado, enrutamiento condicional, puntos de control y herramientas, y valorar dónde compensa esa explicitud.

AvanzadoAutomatizaciones