Fundamentos y Aplicaciones Prácticas de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Los modelos de lenguaje grandes a menudo carecen de conocimiento específico, oportuno o propietario.Este curso le enseñará cómo cerrar esa brecha utilizando técnicas de generación aumentada de recuperación (RAG). Al final de este curso, comprenderá la arquitectura de los sistemas RAG modernos y poseerá las habilidades prácticas para crear, probar e implementar sus propias aplicaciones de IA basadas en datos utilizando herramientas estándar de la industria como LangChain y Streamlit. Lo que aprenderás: * Comprender los componentes principales de RAG, incluyendo la indexación, recuperación de documentos, y la generación de respuestas. * Practicar estrategias efectivas de segmentación de datos y técnicas de incrustación para bases de conocimiento especializadas. * Implementar flujos de trabajo RAG utilizando el marco de orquestación LangChain para conectar componentes sin problemas. * Configurar plantillas de prompt para asegurar la relevancia del contexto y la instrucción siguiente para salidas precisas. * Construir interfaces de usuario para sus aplicaciones RAG utilizando el marco Streamlit. * Aplicar métodos básicos de evaluación para valorar la relevancia y fidelidad de las respuestas generadas. El material comienza definiendo la terminología RAG y los conceptos fundamentales, luego se pasa a ejercicios prácticos centrados en la configuración de tuberías de datos, la integración de modelos de lenguaje grande y el desarrollo de interfaces interactivas. Este curso está diseñado para principiantes que tienen conocimientos básicos de Python y desean ingresar al campo de la IA aplicada.No se requiere experiencia previa con LangChain, Streamlit o LLM. Comience a dominar las habilidades prácticas necesarias para crear la próxima generación de herramientas de IA basadas en el conocimiento.