Desarrollo de Sistemas RAG con Azure OpenAI y Azure AI Search

Conectar modelos de lenguaje grandes (LLMs) a los datos de tu negocio propietario es la clave para construir aplicaciones de IA verdaderamente útiles. Este curso te guía a través del proceso de diseño e implementación de sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando el ecosistema de Azure. Al leer esta guía completa, pasarás de comprender conceptos básicos de IA a implementar arquitecturas de recuperación sofisticadas y listas para producción. Aprenderás a preparar datos, generar embeddings y orquestar flujos de trabajo de búsqueda que ofrecen respuestas de IA altamente precisas y conscientes del contexto. Lo que aprenderás: - Comprender los principios centrales de RAG, embeddings vectoriales y búsqueda semántica - Configurar Azure AI Search para indexar, almacenar y recuperar documentos no estructurados - Implementar capacidades de bases de datos vectoriales y consultas de búsqueda híbrida con CosmosDB - Explorar arquitecturas GraphRAG utilizando Neo4j para analizar relaciones complejas de datos - Diseñar sistemas RAG multimodales que manejan entradas de texto e imagen - Integrar componentes de búsqueda con modelos de lenguaje dentro de Azure AI Studio Este curso basado en texto comienza con terminología esencial y conceptos de búsqueda fundamentales antes de pasar a guías de implementación paso a paso y patrones arquitectónicos. A través de explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos, obtendrás una comprensión profunda y conceptual de los sistemas de recuperación modernos. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, profesionales de datos y entusiastas de la IA que desean construir soluciones personalizadas de IA conectadas a datos. No se requiere experiencia previa con RAG o servicios de Azure AI. Comienza a leer hoy mismo para construir sistemas de recuperación seguros y escalables para tus aplicaciones de IA.