Introducción a RAG: Respuestas de IA a partir de tus documentos

¿Alguna vez te has preguntado cómo hacer que un modelo de lenguaje grande responda preguntas sobre tus documentos específicos o información reciente? Los modelos de IA estándar tienen límites de conocimiento y no pueden acceder a tus datos privados, lo que a menudo genera respuestas genéricas o inventadas. Este curso ofrece una introducción clara y paso a paso a la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la técnica clave para crear aplicaciones de IA más inteligentes. Aprenderás a conectar LLMs a tus propias bases de conocimientos, lo que les permitirá ofrecer respuestas precisas y conscientes del contexto basadas en tus datos. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de RAG y cómo complementa a los modelos de lenguaje grandes. - Aprender a convertir documentos en incrustaciones vectoriales (embeddings) para una búsqueda semántica eficiente. - Practicar el almacenamiento y la recuperación de información de una base de datos vectorial. - Crear un pipeline de RAG completo en Python desde cero. - Aplicar técnicas básicas de ingeniería de prompts para integrar el contexto recuperado de manera efectiva. - Explorar diferentes estrategias para dividir documentos (chunking) para un rendimiento óptimo. Comenzaremos con los conceptos fundamentales de embeddings y búsqueda vectorial antes de guiarte a través de los pasos prácticos para construir un sistema RAG completo. Trabajarás con explicaciones escritas y ejemplos de código para consolidar tu comprensión. Este curso está diseñado para desarrolladores y entusiastas de la tecnología que se inician en la IA. Es útil tener una familiaridad básica con Python, pero no se requiere experiencia previa con aprendizaje automático o LLMs. Comienza hoy mismo tu viaje en la creación de aplicaciones de IA prácticas de próxima generación.