Fundamentos de RAG Pipelines y LLMOps

A medida que las aplicaciones de AI evolucionan, simplemente hacer prompts a un modelo de lenguaje ya no es suficiente. Para construir herramientas de AI confiables y conscientes del contexto, se necesita Retrieval-Augmented Generation (RAG) y prácticas operativas robustas (LLMOps). Este curso desglosa el complejo mundo de la ingeniería de AI moderna en lecciones manejables basadas en texto. Comenzará con terminología fundamental y progresará hasta comprender cómo diseñar, desplegar y monitorear un sistema RAG de extremo a extremo utilizando los estándares actuales de la industria. Lo que aprenderá: • Comprender la arquitectura fundamental de Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Explorar las bases de datos vectoriales modernas y cómo almacenan y recuperan datos semánticos. • Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para mejorar la precisión del modelo y reducir las alucinaciones. • Diseñar un pipeline de texto básico para la ingesta, fragmentación (chunking) y procesamiento de documentos. • Aprender conceptos esenciales de LLMOps, incluyendo estrategias de despliegue y monitoreo de rendimiento. El curso comienza con definiciones centrales y conceptos básicos de AI antes de pasar al diseño de arquitectura práctica y estrategias de despliegue. Leerá explicaciones claras y analizará fragmentos de código escritos que demuestran cómo se construyen estos sistemas en el mundo real. Este curso fundamental está diseñado íntegramente para principiantes; no se requiere experiencia previa en machine learning, solo una comprensión básica de los conceptos de software. Comience a leer hoy y dé su primer paso en el mundo de la ingeniería de AI de producción.