Construcción de Sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Los modelos de lenguaje grandes son potentes, pero a menudo carecen de acceso a sus datos específicos, privados o en tiempo real. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) resuelve esto conectando estos modelos a bases de conocimiento externas para producir respuestas precisas y fundamentadas. En este curso, pasará de comprender los modelos de lenguaje básicos a diseñar e implementar sus propios sistemas RAG. Obtendrá las habilidades para consultar bases de datos vectoriales, inyectar contexto relevante en los prompts y evaluar la precisión de las salidas de su sistema. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de RAG, modelos de lenguaje y embeddings vectoriales. - Configurar bases de datos vectoriales para almacenar, indexar y recuperar datos semánticos de manera eficiente. - Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para fundamentar las respuestas del modelo en el contexto recuperado. - Construir pipelines RAG de extremo a extremo que conecten documentos externos a modelos de generación de texto. - Evaluar el rendimiento del sistema RAG utilizando métricas modernas para garantizar la precisión y reducir las alucinaciones. Este curso basado en texto comienza con terminología esencial y arquitectura fundamental antes de guiarlo a través de implementaciones de código paso a paso y patrones de diseño prácticos. Leerá explicaciones claras, analizará fragmentos de código estructurados y completará ejercicios escritos para solidificar su comprensión. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y principiantes en IA que desean crear aplicaciones conscientes del contexto. No se requiere experiencia previa con bases de datos vectoriales o IA generativa. Comience a leer hoy mismo para crear aplicaciones de IA más inteligentes y basadas en datos.