Construcción de Sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)

Los modelos de lenguaje estándar a menudo luchan con información desactualizada o carecen de acceso a datos propietarios. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) resuelve esto conectando la IA generativa a bases de conocimiento externas y confiables. Este curso basado en texto lo guiará a través de los conceptos centrales y los flujos de trabajo prácticos de los sistemas RAG. Aprenderá a preparar datos de texto, generar incrustaciones vectoriales, almacenarlos en bases de datos vectoriales y recuperar el contexto más relevante para producir respuestas de IA precisas y libres de alucinaciones. Lo que aprenderá: - Comprender la arquitectura fundamental de los sistemas RAG y cómo la recuperación mejora la precisión de los LLM - Dividir y preprocesar documentos de texto para optimizar el rendimiento de la búsqueda semántica - Generar incrustaciones vectoriales de alta calidad utilizando modelos de incrustación modernos - Configurar bases de datos vectoriales para almacenar, indexar y consultar datos de alta dimensionalidad de manera eficiente - Diseñar plantillas de indicaciones efectivas que inyecten contexto recuperado en las consultas del modelo de lenguaje - Evaluar y optimizar el rendimiento de RAG utilizando métricas de recuperación básicas y patrones de evaluación modernos. El curso comienza con los conceptos fundamentales de la búsqueda semántica y el espacio vectorial antes de pasar a implementaciones paso a paso por escrito de canalizaciones de ingesta, indexación y generación de documentos. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y principiantes en IA que desean crear aplicaciones de IA prácticas, sin necesidad de experiencia previa en bases de datos vectoriales más allá de la familiaridad básica con Python. Comience a leer hoy mismo para construir sistemas de IA más inteligentes y basados en datos.