Fundamentos de la generación aumentada de recuperación

La generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) es la técnica esencial para basar los modelos de IA en datos fácticos, mejorando significativamente su confiabilidad. Este curso lo guiará a través de los principios y la aplicación práctica de RAG, lo que le permitirá construir sistemas de IA que aprovechen sus fuentes de conocimiento específicas.Aprenderá a cerrar la brecha entre los modelos de lenguaje grandes y sus propios datos, creando soluciones de IA más confiables y capaces. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos básicos de la recuperación-Generación aumentada y su importancia. * Aprenda a integrar bases de conocimiento y documentos externos con modelos de IA. * Dominar los fundamentos de las bases de datos vectoriales para la recuperación eficiente de la información. * Explorar técnicas para reducir las "alucinaciones" de IA y mejorar la precisión de la salida. * Practicar la construcción de sistemas RAG fundamentales para responder preguntas y chatbots. * Aplicar estrategias de ingeniería rápida para mejorar el rendimiento de RAG. El curso comienza con una explicación clara de los principios fundamentales de RAG y avanza a los detalles prácticos de implementación.Este programa está diseñado para principiantes sin experiencia previa en RAG o conceptos avanzados de IA.Comience a crear aplicaciones de IA más confiables hoy mismo.