Construcción de un sistema RAG de producción: del prototipo a la implementación

El desarrollo de aplicaciones efectivas con modelos de lenguaje grandes requiere fundamentarlos en el conocimiento específico del dominio.Recuperación-Generación aumentada (RAG) es el patrón definitivo para hacer LLMs precisos, conscientes del contexto y actualizados. Al completar este curso, usted irá más allá de la simple ingeniería de prompt para construir aplicaciones de IA escalables y probadas que proporcionan respuestas precisas y conscientes del contexto mediante la integración de fuentes de datos externas de manera efectiva.Usted aprenderá toda la canalización necesaria para tomar un concepto RAG de un script básico a un servicio de producción completamente desplegado. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura central de los sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) y por qué son esenciales para la IA empresarial. * Configurar estrategias efectivas de indexación y recuperación de datos utilizando bases de datos vectoriales modernas y técnicas de incrustación. * Construir una API de backend robusto para su sistema RAG utilizando el marco de alto rendimiento FastAPI. * Practicar la escritura de pruebas unitarias y la implementación de métricas de evaluación específicas de RAG para garantizar la calidad. * Aplicar los fundamentos modernos de contenedorización e implementación para mover su prototipo RAG a un entorno de producción. El curso comienza con conceptos fundamentales de LLM e incrustaciones de vectores, luego lo guía paso a paso a través de la construcción de la canalización de ingestión de datos, la creación de la capa de API y la finalización de la aplicación para la implementación. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes e intermedios y analistas de datos que están familiarizados con la programación básica de Python y desean especializarse en sistemas de producción de IA.No se requiere experiencia previa con bases de datos vectoriales o herramientas de implementación. Comience a crear la próxima generación de aplicaciones inteligentes hoy mismo.