Fundamentos de Sistemas RAG y Agentes de IA

A medida que la inteligencia artificial evoluciona más allá de las simples interfaces de chat, la demanda de sistemas que puedan acceder a datos en tiempo real y ejecutar tareas complejas de forma independiente se está disparando. Comprender cómo construir estos sistemas inteligentes es la clave para desbloquear la próxima generación de desarrollo de IA. En este curso, pasará de escribir indicaciones básicas a diseñar sofisticados sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y agentes de IA autónomos. Obtendrá una base conceptual sólida y conocimientos prácticos para conectar modelos de lenguaje grandes a bases de datos externas y construir flujos de trabajo que puedan planificar, razonar y actuar. Lo que aprenderá: - Comprender la arquitectura central de los sistemas RAG y cómo resuelven las limitaciones comunes de los LLM. - Configurar bases de datos vectoriales para almacenar, indexar y recuperar información semántica de manera eficiente. - Aplicar patrones de ingeniería de indicaciones para guiar a los LLM en tareas de razonamiento y toma de decisiones. - Diseñar agentes de IA autónomos capaces de utilizar herramientas y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. - Implementar estrategias de evaluación para medir la precisión y seguridad de sus sistemas de IA. El curso comienza con definiciones fundamentales de búsqueda semántica, embeddings y razonamiento de agentes antes de pasar a implementaciones de código paso a paso de pipelines RAG y sistemas multiagente. Leerá explicaciones detalladas y analizará fragmentos de código prácticos diseñados para desarrollar sus habilidades progresivamente. Este curso está diseñado para aspirantes a desarrolladores de IA, ingenieros de software y entusiastas de la tecnología que desean aprender patrones modernos de IA desde cero, sin necesidad de experiencia previa en ingeniería de IA. Comience a leer hoy mismo para empezar a construir sistemas de IA inteligentes y conscientes de los datos.