Fundamentos de Ingeniería de LLM y RAG con Python

Descubre cómo diseñar aplicaciones inteligentes combinando el poder de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este curso proporciona una comprensión fundamental de la ingeniería de LLM y RAG, permitiéndote diseñar e implementar soluciones prácticas de IA generativa. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura fundamental y las capacidades de los Modelos de Lenguaje Grandes. * Aplicar la programación en Python para interactuar y utilizar las APIs de LLM. * Captar los principios y beneficios de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). * Diseñar e implementar pipelines básicos de RAG para respuestas contextuales. * Explorar técnicas fundamentales de ingeniería de prompts para una interacción efectiva con LLMs. * Aprender conceptos básicos de despliegue de aplicaciones impulsadas por LLM. * Considerar las implicaciones éticas y las mejores prácticas en el desarrollo de IA generativa. Comenzando con conceptos centrales de IA y LLM, el curso progresa al diseño e implementación práctica de sistemas RAG, concluyendo con consideraciones de despliegue y directrices éticas. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en IA o machine learning, que buscan ingresar al campo de la ingeniería de IA generativa. Comienza hoy tu viaje en la construcción de aplicaciones inteligentes de IA generativa.