Construcción de aplicaciones GraphRAG con LlamaIndex

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) estándar a menudo tiene dificultades para conectar los puntos a través de múltiples documentos. Al introducir grafos de conocimiento en sus flujos de trabajo de IA, puede capturar relaciones complejas y mejorar drásticamente la precisión de sus modelos de lenguaje. Este curso le enseña cómo aprovechar GraphRAG para mejorar sus capacidades de recuperación de datos. Utilizando LlamaIndex, aprenderá a extraer entidades estructuradas de texto no estructurado, construir grafos interconectados y realizar consultas altamente precisas y ricas en contexto que superan la búsqueda vectorial básica. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de RAG, bases de datos vectoriales y grafos de conocimiento. * Construir y estructurar grafos de conocimiento a partir de texto sin procesar utilizando LlamaIndex. * Implementar estrategias de recuperación híbridas que combinan la búsqueda semántica con el recorrido de grafos. * Diseñar prompts efectivos para una extracción confiable de entidades y relaciones. * Aplicar conceptos fundamentales de IA agéntica para razonar sobre datos interconectados. Comenzará con la terminología esencial y los conceptos básicos de IA antes de sumergirse en lecciones prácticas basadas en texto. A través de explicaciones escritas detalladas y fragmentos de código claros, construirá progresivamente un pipeline de GraphRAG completo. Diseñado para desarrolladores, ingenieros de datos y principiantes en IA, este curso no requiere experiencia previa con bases de datos de grafos o aprendizaje automático avanzado. Comience a leer hoy mismo para transformar la manera en que sus aplicaciones de IA procesan y recuperan información compleja.