Conecta la IA con Datos Personalizados usando RAG

¿Estás buscando construir aplicaciones de IA que puedan razonar sobre tus documentos o conocimiento interno específicos? Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) son potentes, pero carecen de acceso a tus datos privados. Este curso proporciona una base práctica en Generación Aumentada por Recuperación (RAG), la técnica clave para conectar LLMs a fuentes de datos personalizadas. Aprenderás a construir un pipeline RAG completo, lo que te permitirá crear chatbots y sistemas de respuesta a preguntas que proporcionen respuestas precisas y conscientes del contexto basadas en tu propia información, reduciendo efectivamente las imprecisiones y las lagunas de conocimiento. Qué aprenderás: - Comprender los conceptos centrales de RAG, incluyendo embeddings, almacenes vectoriales (vector stores) y el flujo de trabajo de recuperación-generación. - Aprender a procesar y preparar tus propios documentos para su ingesta en un sistema RAG. - Construir un pipeline completo de respuesta a preguntas usando frameworks y herramientas populares de Python. - Practicar la creación de índices vectoriales a partir de tus datos de texto para una búsqueda semántica eficiente. - Aplicar técnicas básicas de ingeniería de prompts para guiar al LLM en la generación de respuestas fieles y basadas en el contexto. - Explorar métodos sencillos para evaluar el rendimiento y la precisión de tu sistema RAG. El curso comienza con la teoría fundamental detrás de RAG antes de guiarte a través de los pasos prácticos de construcción, consulta y evaluación de un sistema con ejercicios prácticos. Este curso está diseñado para desarrolladores y entusiastas de la tecnología nuevos en la construcción con LLMs. No se requiere experiencia previa en IA o aprendizaje automático, aunque se recomiendan conocimientos básicos de programación en Python. ¡Empieza a aprender hoy y desbloquea el poder de tus propios datos con IA.