Construcción de Sistemas RAG Modulares y Agentivos con LangGraph

Los sistemas de recuperación estándar a menudo fallan cuando las consultas son complejas o los documentos son desordenados. Al transicionar a RAG agentivo y modular, puedes construir aplicaciones de IA que evalúan sus propios resultados de búsqueda, corrigen errores y enrutan consultas dinámicamente. Este curso de solo texto te guía a través del proceso de diseño e implementación de arquitecturas de recuperación avanzadas. Pasarás de la simple búsqueda de documentos a la construcción de agentes de IA autónomos y dirigidos por estado utilizando LangGraph. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de RAG agentivo y cómo mejora la recuperación tradicional. - Configurar grafos de estado, nodos y enrutamiento condicional utilizando LangGraph. - Implementar patrones de RAG correctivos para evaluar y filtrar documentos recuperados. - Aplicar mecanismos de reescritura de consultas y de respaldo para obtener respuestas más precisas del LLM. - Diseñar flujos de trabajo modulares que manejen consultas de usuario complejas y de varios pasos. - Practicar la construcción de bucles estructurados de llamada a herramientas dentro de un sistema con estado. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos fundamentales de RAG antes de avanzar paso a paso a través de los estados del grafo, la lógica de enrutamiento y los bucles de corrección de errores. Leerás explicaciones claras y analizarás fragmentos de código estructurados diseñados para ayudarte a construir flujos de trabajo de IA robustos. Este programa está diseñado para desarrolladores y entusiastas de la IA ansiosos por construir aplicaciones de búsqueda de próxima generación, sin necesidad de experiencia previa en LangGraph. Comienza a leer hoy mismo para construir sistemas de IA más inteligentes y autocorrectivos.