Construcción de Sistemas RAG desde Cero

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son increíblemente potentes, pero a menudo carecen de acceso a tus datos específicos y privados. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) resuelve esto conectando los LLMs a fuentes de conocimiento externas para ofrecer respuestas precisas y conscientes del contexto. Este curso basado en texto te guía a través del proceso de construcción de tus propias aplicaciones RAG funcionales desde cero. Obtendrás una base conceptual y práctica clara sobre cómo preparar datos, gestionar embeddings y consultar bases de datos vectoriales. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de los sistemas RAG y cómo la recuperación mejora la generación de LLMs. - Preparar y fragmentar datos de texto sin procesar de manera efectiva para mantener el significado semántico. - Generar embeddings de texto y almacenarlos en bases de datos vectoriales modernas. - Implementar consultas de búsqueda semántica para recuperar contexto altamente relevante. - Aplicar patrones de ingeniería de prompts para combinar datos recuperados con consultas de LLM. - Evaluar los resultados del sistema RAG en cuanto a precisión, relevancia y prevención de alucinaciones. El curso comienza con terminología esencial de IA y conceptos arquitectónicos antes de guiarte a través de la preparación de datos, la generación de embeddings, el almacenamiento vectorial y la integración final del LLM. Aprenderás a través de explicaciones escritas claras, recorridos de código estructurados y ejercicios conceptuales. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes y entusiastas de la IA que desean comprender RAG desde cero. No se requiere experiencia previa con bases de datos vectoriales o APIs de IA generativa, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Empieza a leer hoy mismo para construir tu primera aplicación de IA conectada a datos.