Foundations of RAG: Context Engineering y Reranking

Los Large Language Models son potentes, pero a menudo tienen dificultades con la precisión y generan información falsa. Retrieval-Augmented Generation (RAG) soluciona esto proporcionando contexto relevante, haciendo que las aplicaciones de AI sean fiables y basadas en hechos. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos básicos para construir pipelines de RAG efectivos. Comenzarás con la terminología fundamental de vector databases y embedding models, para luego avanzar hacia técnicas prácticas de context engineering y reranking. Al final del curso, sabrás cómo estructurar el contexto de manera efectiva para prevenir alucinaciones de AI y mejorar la calidad de las respuestas. Lo que aprenderás: Comprender los conceptos fundamentales de Retrieval-Augmented Generation y vector search. Diseñar pipelines de contexto efectivos para proporcionar datos precisos a los Large Language Models. Aplicar técnicas de reranking para priorizar la información más relevante para tus prompts. Practicar los conceptos básicos de prompt engineering para guiar a los modelos y reducir las alucinaciones. Implementar patrones de recuperación modernos para mejorar la fiabilidad de las aplicaciones de AI. El curso fluye lógicamente desde la terminología básica de AI y los conceptos de vector database hasta ejercicios escritos prácticos sobre la estructuración del contexto. Leerás explicaciones claras y fragmentos de código que ilustran la arquitectura moderna de RAG. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a desarrolladores y entusiastas de la tecnología, sin necesidad de experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para construir una base sólida en el desarrollo moderno de AI y context engineering.