Todos hemos integrado una API de OpenAI, o le hemos preguntado a ChatGPT o Gemini sobre una empresa o producto, pero \u00bfqu\u00e9 pasa cuando la IA alucina o no conoce los datos de nuestro negocio? En esta charla t\u00e9cnica dejaremos atr\u00e1s el cl\u00e1sico enfoque de Prompt Engineering para adentrarnos en la ingenier\u00eda de IA aplicada a WordPress.<\/p>\n\n\n\n
Exploraremos las arquitecturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) y c\u00f3mo implementarlas en el ecosistema WordPress. Analizaremos las diferentes estrategias de recuperaci\u00f3n de datos: desde el uso de bases de datos vectoriales (embeddings) para b\u00fasquedas sem\u00e1nticas, hasta la lectura directa de posts y Custom Post Types, o la conexi\u00f3n con bases de datos externas.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, veremos cu\u00e1ndo es necesario dar un paso m\u00e1s y aplicar Fine-tuning para que el modelo no solo tenga los datos, sino que adopte el \u00abtono de voz\u00bb y la jerga espec\u00edfica de tu empresa. Si quieres construir herramientas de IA que aporten valor real y no solo \u00abchatbots gen\u00e9ricos\u00bb, esta charla es para ti.<\/p>\n\n\n\n
Lo que aprender\u00e1s al salir de la charla:<\/p>\n\n\n\n
– Diferencias clave entre Prompt Engineering, RAG y Fine-tuning: cu\u00e1ndo usar cu\u00e1l (o varios).<\/p>\n\n\n\n
– Tipos de RAG: B\u00fasqueda vectorial vs. B\u00fasqueda directa en WP.<\/p>\n\n\n\n
– C\u00f3mo ense\u00f1a a la IA el contenido de tu WordPress de forma din\u00e1mica.<\/p>\n\n\n\n
– Estrategias para personalizar tu brand-voice a la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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