Ahorra un 25 % (o incluso más) en tus costes de Kafka | Acepta el reto del ahorro con Kafka de Confluent
La IA generativa está cambiando nuestra forma de trabajar, pero ¿podemos cambiar cómo funciona? Descubre dónde están hoy los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la GenAI, y a dónde puede llevarles mañana el acceso a mejores datos.
In this GenAI tutorial webinar by Confluent and MongoDB, you’ll learn how to build retrieval-augmented generation (RAG) in 4 key steps: data augmentation, inference, workflows, and post-processing. See a step-by-step walkthrough of vector embedding and get all your questions answered in a live Q&A.
In this demo webinar, you’ll learn about building a real-time knowledge base for RAG architecture. We’ll show you how to configure a source connector to bring in data from various sources, Flink SQL for vector embedding, and sink connector to send data to vector stores like MongoDB Atlas Vector search.
Las plataformas de streaming de datos transforman a los agentes de IA para que sean dinámicos y puedan procesar eventos en tiempo real y reaccionar al instante. Descubre cómo funciona la anatomía de un agente, cómo crear sistemas tanto de un único agente como multiagente, los patrones para arquitecturas escalables y ejemplos reales de la IA basada en agentes.
Cómo desarrollar y escalar la generación aumentada por recuperación (RAG) para aplicaciones de IA generativa en tiempo real de forma más eficaz utilizando la plataforma de streaming de datos de Confluent. Aprovecha los conectores, Flink y la gobernanza de streams en cuatro pasos: aumento de datos, inferencia, flujos de trabajo y posprocesamiento.