Resumen de la sesión:
➡️ Aprenda a usar NotebookLM como un sistema Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que es una técnica de IA que mejora la precisión de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) al conectarles fuentes de datos externas y confiables (en este caso un diccionario de eficiacia digital de Justicia DEDiJ). Elimina alucinaciones y asegura respuestas actualizadas sin reentrenar el modelo, utilizando bases de datos vectoriales para la búsqueda semántica.
➡️ En sencillo, veremos: 1) cargar fuentes en NotebookLM, 2) definir el prompt maestro, 3) establecer una jerarquía para las normas a estudio, 4) aportar artículos dispersos de otras, 5) crear unos ficheros de acompañamiento que aporten definiciones técnicas, 6) otro con el sentido de las siglas y 8) instando al sistema a atender de forma precisa al experto y con lenguaje llano, al ciudadano normal.
Se utilizan productos gratuitos: NotebookLM, Gem’s de Gemini y Editor Markdown para redactar instrucciones y aportar datos.
Ponente:
https://secure.livechatinc.com/licence/10885812/v2/open_chat.cgi