Construcción de sistemas RAG con bases de datos vectoriales

¿Quiere construir sistemas inteligentes de búsqueda y chatbot que entiendan el contexto?Las bases de datos vectoriales son la tecnología esencial que impulsa las aplicaciones modernas de modelos de lenguaje grande.Este curso proporciona una comprensión práctica y fundamental de las bases de dados vectorial y cómo usarlas con Retrieval Augmented Generation (RAG). Aprenderá los conceptos básicos detrás de las incrustaciones, la búsqueda de similitud y la implementación de un chatbot funcional basado en conocimiento y una API de búsquedas.Lo que aprenderá: Comprender los principios de las embeddings vectoriales, la similitud semántica y los métodos de indexación eficientes. Configurar e implementar plataformas de base de datos vectoriales principales, incluidas Qdrant, Weaviate y la biblioteca FAISS.Domine el flujo de trabajo para la generación aumentada de recuperación (RAG) para conectar LLM a sus fuentes de datos privadas.Práctica de creación, indexación y consulta de documentos dentro de varios almacenes de vectores. Construir una API de búsqueda semántica básica y un prototipo de chatbot funcional basado en RAG.Aplicar conceptos fundamentales para monitorear y evaluar el rendimiento de los sistemas de búqueda y recuperación.El curso comienza con definiciones y conceptos básicos, progresando a través de la configuración práctica y ejercicios prácticos de implementación. Nos centramos puramente en las explicaciones escritas y el código necesario para lograr resultados prácticos.Este curso está diseñado para principiantes en el desarrollo de aplicaciones de IA que desean comprender la arquitectura moderna necesaria para construir aplicaciones impulsadas por LLM.No se requieren conocimientos previos de bases de datos vectoriales. Comience a crear la próxima generación de aplicaciones inteligentes hoy mismo.