Construyendo un Chatbot RAG con Python, LangChain y pgvector

¿Quieres crear aplicaciones de IA que realmente entiendan tus datos específicos? Retrieval-Augmented Generation (RAG) es el estándar moderno para crear chatbots que van más allá de los datos de entrenamiento genéricos para ofrecer respuestas precisas y conscientes del contexto. Este curso te enseña cómo diseñar e implementar un pipeline de RAG práctico utilizando Python, LangChain y pgvector. Aprenderás a preparar documentos de texto, generar embeddings semánticos, almacenarlos en una base de datos vectorial y conectar un Large Language Model (LLM) para recuperar respuestas altamente relevantes y específicas de un dominio. Lo que aprenderás: • Comprender la arquitectura fundamental y la terminología de Retrieval-Augmented Generation. • Procesar y fragmentar (chunk) datos de texto personalizados para una generación y recuperación de embeddings óptima. • Configurar pgvector para almacenar y buscar representaciones vectoriales de manera eficiente. • Construir flujos de trabajo de IA modulares y escalables utilizando el framework LangChain. • Aplicar conceptos básicos de prompt engineering moderno para reducir alucinaciones y mejorar la precisión. • Implementar patrones de recuperación que conecten tu base de conocimientos directamente a un LLM. El curso comienza con conceptos fundamentales de búsqueda vectorial y embeddings antes de guiarte a través de ejercicios prácticos de programación basados en texto. Paso a paso, leerás explicaciones y escribirás código para construir un sistema RAG completo, desde la ingesta inicial de datos hasta el pipeline conversacional final. Diseñado para desarrolladores backend, entusiastas de los datos y programadores de Python que son principiantes en la ingeniería de IA y desean dominar los chatbots personalizados sin experiencia previa en machine learning. Comienza a construir asistentes de IA inteligentes y basados en datos hoy mismo.