En la Guía Multilingüe del MahaKumbh 2025, nuestro objetivo es proporcionar información precisa, fiable y actualizada sobre el MahaKumbh Mela 2025 y temas relacionados. Sin embargo, como la naturaleza de los acontecimientos y los detalles pueden cambiar con frecuencia, esta cláusula de exención de responsabilidad sirve para informar a los usuarios sobre las limitaciones de nuestro contenido y la tecnología que hay detrás de nuestra plataforma.

La tecnología que hay detrás de nuestra Base de Conocimientos
Nuestra plataforma aprovecha la tecnología punta de Generación Mejorada por Recuperación (RAG), que nos permite generar respuestas precisas y relevantes a partir de nuestra Base de Conocimientos dinámica. Actualizamos continuamente esta Base de Conocimientos con información verificada de diversas fuentes, entre ellas:
– Anuncios del gobierno
– Informes de los medios de comunicación
– Fuentes locales
– Comunicados de prensa de organizaciones gubernamentales y no gubernamentales
A pesar de nuestros esfuerzos, puede haber discrepancias ocasionales debidas a la rápida evolución de la información o a las interpretaciones del material fuente.

Alcance de la información
– El contenido proporcionado en nuestra plataforma está destinado únicamente a fines informativos generales.
– Aunque nos esforzamos por ser precisos, se anima a los usuarios a verificar independientemente los detalles antes de tomar decisiones basadas en la información proporcionada.
– Cualquier confianza en la información queda a discreción y riesgo del usuario.

Actualizaciones constantes
Nos comprometemos a mantener actualizada nuestra Base de Conocimientos:
– Añadiendo detalles nuevos y verificados sobre el MahaKumbh Mela 2025 a medida que estén disponibles.
– Actualizando regularmente la información histórica y cultural para reflejar la gloriosa historia del Dharma Védico.

Responsabilidad
– No garantizamos que todo el contenido esté libre de errores u omisiones.
– No somos responsables de ninguna inexactitud o información obsoleta, ya que las actualizaciones dependen de la disponibilidad y fiabilidad de las fuentes.

Fomento de la verificación independiente
Para garantizar una experiencia informada y satisfactoria, recomendamos a los usuarios:
– Verificar los detalles críticos de forma independiente.
– Utilizar la discreción a la hora de interpretar el contenido, especialmente en lo relativo a horarios de eventos, logística y anuncios oficiales.

Al comprender este descargo de responsabilidad, los usuarios pueden apreciar plenamente los esfuerzos que hay detrás de nuestra plataforma, al tiempo que toman decisiones bien informadas durante su viaje por el océano del conocimiento.

El uso de los LLM, como los modelos que utilizamos, ha sido ampliamente debatido por los líderes de opinión de Silicon Valley, incluido
Tu descargo de responsabilidad es un punto de partida sólido, pero puede mejorarse para garantizar la claridad, la solidez jurídica y la educación del usuario sobre la tecnología y los principios del uso justo. Aquí tienes una versión mejorada basada en el texto que has proporcionado:

Tecnología, Uso Justo y Base de Conocimientos
Cómo funciona nuestra base de conocimientos con tecnología RAG
Nuestra base de conocimientos, llamada «Saraswati» en honor a la Diosa de la Sabiduría, aprovecha la tecnología de Generación Mejorada de Recuperación (RAG) para proporcionar información precisa y concisa. Está construida sobre una base de contenido disponible públicamente, que incluye, entre otros:
– Artículos
– Documentos de investigación
– Libros en PDF
– Artículos de noticias
La información se procesa y resume en respuestas específicas para cada consulta, limitadas a 250 tokens (aproximadamente 200 palabras). Estos resúmenes emulan el enfoque humano de la condensación del conocimiento, ya que ofrecen ideas en forma de viñetas en lugar de extractos literales.

Grandes modelos lingüísticos (LLM) y uso justo
Nuestro sistema utiliza dos modelos fundacionales (MF) de terceros para su funcionalidad:
1. Modelo de incrustación vectorial: Convierte el contenido en un formato en el que se pueden realizar búsquedas, lo que permite una recuperación eficaz de la información.
2. Modelo de Recuperación-Aumentación: Resume y presenta el conocimiento de la Base de Datos Vectorial en un formato fácil de usar.
No controlamos los algoritmos ni la programación de estos modelos, incluidos los sesgos inherentes que puedan existir.
El uso de la IA Generativa y los LLM se ha debatido ampliamente en el contexto del uso justo. Líderes del sector, entre ellos el fundador de OpenAI y expertos en leyes de propiedad intelectual, han destacado que:
– La dependencia de la IA Generativa de datos disponibles públicamente a menudo entra dentro del uso no expresivo.
– Esto la convierte en una firme candidata a la protección del uso justo, siempre que se utilice con cuidado y respetando los principios de los derechos de autor.

Para cualquier aclaración o ayuda, consulta nuestra Página de contacto.