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En este proyecto, aprendimos cómo usar la generación de recuperación acuática (RAG) para mejorar las aplicaciones propulsadas por IA para proporcionar respuestas precisas y conscientes del contexto. Construido usando Next.js , Secretario para Auth , Pinecone y la API de OpenAI .

Cómo funciona

• Base de datos Vector (Pinecone) : almacenamos y administramos las revisiones del profesor como vectores que permiten una búsqueda y recuperación eficientes.
• OpenAI para la comprensión del lenguaje : OpenAI potencia las respuestas del lenguaje natural para que las interacciones se sientan más como humanas.
• Datos simulados : utilizamos revisiones de muestras para simular el uso del mundo real para demostrar cómo RAG puede importar la toma de decisiones al proporcionar información detallada.

Ejemplo de interfaz de chat

El siguiente es un ejemplo de una interacción entre un chatbot y un usuario

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