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RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica donde los modelos de IA recuperan documentos o datos relevantes antes de generar respuestas.
Scraping de IA
Scraping de IA es una metodología donde las herramientas automáticamente consultan modelos de IA y recopilan respuestas para rastrear menciones de marca, sentimiento y posicionamiento.
Todo Términos Técnicos (18)
Optimización Semántica
La Optimización Semántica implica estructurar contenido con relaciones claras, entidades y contexto que los modelos de IA pueden entender e interpretar correctamente.
Gráfico de Conocimiento
Un Gráfico de Conocimiento es cómo los modelos de IA organizan y conectan información sobre entidades (marcas, productos, conceptos) y sus relaciones.
RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica donde los modelos de IA recuperan documentos o datos relevantes antes de generar respuestas.
Also: Retrieval-Augmented Generation
Scraping de IA
Scraping de IA es una metodología donde las herramientas automáticamente consultan modelos de IA y recopilan respuestas para rastrear menciones de marca, sentimiento y posicionamiento.
Also: Scraping de respuestas, Monitoreo de IA
Sesgo de Género en IA
El Sesgo de Género en IA se refiere al fenómeno documentado donde los modelos de IA recomiendan diferentes marcas dependiendo de cómo se formula una consulta con género.
Also: Marcas fijadas por género, Categorización de género en IA
Cluster de Ontología
Un Cluster de Ontología es una colección de temas, palabras clave y conceptos semánticamente relacionados que los modelos de IA agrupan juntos cuando entienden tu marca.
Patrones de Preferencia de Plataforma
Los Patrones de Preferencia de Plataforma describen cómo diferentes plataformas de IA tienen sesgos distintos en cómo recomiendan marcas.
Also: Comportamiento de plataforma de IA, Patrones de sesgo de modelo
Control de Categoría
El Control de Categoría ocurre cuando la IA ha aprendido a asociar marcas solo con categorías específicas, excluyéndolas de categorías adyacentes o más amplias.
Also: Sesgo de categoría de IA, Exclusión sistemática
Embeddings
Los embeddings son representaciones numéricas de texto, imágenes u otros datos que capturan el significado semántico en un formato que los sistemas de IA pueden procesar matemáticamente.
Búsqueda Vectorial
La búsqueda vectorial es la tecnología que utilizan los sistemas de IA para encontrar contenido semánticamente similar incluso cuando no hay coincidencias exactas de palabras clave entre una consulta y un documento.
Búsqueda Semántica
La búsqueda semántica es un enfoque para la recuperación de información que comprende el significado y la intención detrás de una consulta en lugar de simplemente hacer coincidir palabras clave.
Ventana de Contexto
Una ventana de contexto es la cantidad máxima de texto que un Large Language Model puede procesar en una sola interacción.
Token
Un token es la unidad más pequeña de texto que procesa un modelo de IA. En promedio, un token equivale aproximadamente a tres cuartos de una palabra en inglés, lo que significa que un artículo de 1,000 palabras contiene aproximadamente 1,333 tokens.
Temperatura
La temperatura es una configuración del modelo de IA que controla la aleatoriedad y la creatividad de las respuestas generadas.
Fine-Tuning
Fine-tuning es el proceso de entrenar un Large Language Model existente en un conjunto de datos especializado para mejorar su rendimiento en un dominio específico o para una tarea particular.
RLHF
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) es la técnica de entrenamiento utilizada para enseñar a los modelos de IA qué respuestas prefieren los humanos.
Also: Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana
Marcado de Schema para IA
El marcado de schema para IA se refiere al uso de código de datos estructurados (típicamente JSON-LD) en su sitio web para ayudar a los sistemas de IA a identificar y comprender su marca, productos, experiencia y relaciones.
Also: Datos Estructurados para IA, Schema Optimizado para IA
Reconocimiento de Entidades
El reconocimiento de entidades (también conocido como Named Entity Recognition o NER) es la capacidad de la IA para identificar y distinguir marcas, productos, personas, organizaciones y conceptos específicos dentro del texto.
Also: Reconocimiento de Entidades Nombradas, NER
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