Fundamentos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) son increíblemente potentes, pero a menudo sufren de conocimiento desactualizado y alucinaciones. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) resuelve esto anclando los modelos de IA a tus propias fuentes de datos verificadas. En este curso basado en texto, aprenderás a diseñar y comprender arquitecturas RAG desde cero, cerrando la brecha entre los modelos generativos estáticos y los sistemas de información dinámicos y en tiempo real. Lo que aprenderás: • Comprender la mecánica central de los Modelos de Lenguaje Grandes y por qué son necesarios los sistemas aumentados por recuperación. • Explorar los fundamentos de la ingesta de documentos, la fragmentación de texto y la generación de embeddings. • Aprender cómo las bases de datos vectoriales almacenan y recuperan información semántica de manera eficiente. • Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para sintetizar datos recuperados en respuestas claras y coherentes. • Analizar patrones modernos de RAG, incluyendo búsqueda semántica, reordenamiento y evaluación básica del sistema. Comenzarás explorando la terminología fundamental y la arquitectura básica de la IA generativa, progresando a través de explicaciones escritas y fragmentos de código que cubren embeddings de texto y estrategias de integración. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y principiantes en IA que desean comprender cómo funcionan los sistemas modernos de búsqueda y generación. No se requiere experiencia previa con bases de datos vectoriales. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de la IA consciente del contexto.