Sistemas RAG y Fundamentos de Bases de Datos Vectoriales

A medida que las aplicaciones de IA van más allá de las simples interfaces de chat, la capacidad de basar los modelos en datos específicos y privados se está convirtiendo en una habilidad esencial. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) te permite cerrar la brecha entre los modelos estáticos y la información dinámica. Este curso basado en texto proporciona un camino estructurado para comprender cómo funcionan los sistemas RAG y cómo implementarlos. Aprenderás la mecánica de transformar texto en vectores matemáticos, almacenarlos en bases de datos especializadas y recuperar la información más relevante para generar respuestas precisas de IA. A través de explicaciones escritas detalladas y ejemplos de código, adquirirás los conocimientos necesarios para construir herramientas de búsqueda y resumen fiables. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de los embeddings vectoriales y la búsqueda semántica - Configurar y utilizar bases de datos vectoriales como FAISS y Chroma DB para la gestión de datos - Implementar patrones de recuperación para encontrar el contexto más relevante para cualquier consulta - Practicar estrategias de fragmentación (chunking) para preparar grandes conjuntos de datos para una indexación eficiente - Aplicar los conceptos básicos de ingeniería de prompts para basar las salidas de IA en datos recuperados - Explorar patrones RAG modernos, incluyendo la reordenación y la búsqueda híbrida El plan de estudios comienza con la terminología esencial y la teoría del espacio vectorial antes de pasar a la lógica de la construcción y optimización de pipelines de recuperación. Este curso está diseñado para principiantes que buscan ingresar al campo de la ingeniería de IA, sin requerir experiencia previa en búsqueda vectorial. Comienza tu viaje en la construcción de sistemas de IA inteligentes y basados en datos.