Construcción de Aplicaciones RAG con Azure Databricks

Las aplicaciones modernas de IA requieren respuestas precisas y conscientes del contexto basadas en datos privados de la organización. Este curso escrito te guiará a través de la implementación de arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para fundamentar modelos de lenguaje grandes en tu conocimiento de dominio específico. Al leer y trabajar a través de los ejemplos de código prácticos, pasarás de comprender los conceptos básicos de IA generativa a implementar un pipeline de recuperación totalmente funcional. Aprenderás a preparar datos no estructurados, indexarlos para una recuperación rápida e integrarlos sin problemas con modelos de lenguaje. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de la Generación Aumentada por Recuperación y las bases de datos vectoriales. - Configurar entornos de Azure Databricks para gestionar índices vectoriales y embeddings. - Procesar y dividir datos de texto no estructurados para optimizar la relevancia de la recuperación. - Implementar consultas de búsqueda semántica utilizando Databricks Vector Search. - Conectar el contexto recuperado con modelos de lenguaje para generar respuestas precisas y fundamentadas. - Rastrear y evaluar el rendimiento del sistema RAG utilizando la integración de MLflow. El curso comienza con definiciones centrales y patrones arquitectónicos antes de pasar a tutoriales escritos paso a paso sobre preparación de datos, indexación vectorial e integración de modelos. Estudiarás fragmentos de código claros y explicaciones conceptuales diseñadas para desarrollar tus habilidades de manera sistemática. Este curso está diseñado para ingenieros de datos, desarrolladores de software y aspirantes a profesionales de IA que son nuevos en las arquitecturas RAG, sin requerir experiencia previa en Databricks. Comienza a leer hoy mismo para construir aplicaciones de IA más inteligentes y basadas en datos en Databricks.