Un estudio de Redis muestra que el ajuste fino de modelos RAG para precisión puede degradar la calidad de recuperación hasta en un...

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Un estudio de Redis muestra que el ajuste fino de modelos RAG para precisión puede degradar la calidad de recuperación hasta en un 40%, lo que plantea riesgos para las canalizaciones de agentes de IA que dependen de información precisa. Las empresas deberían ser cautelosas al optimizar.