RAG y Vector Databases

Conecta un LLM a la documentación de tu empresa y consigue respuestas con fuentes verificables

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Descripción

Construye sistemas de búsqueda y recuperación avanzados (RAG - Retrieval Augmented Generation) usando Vector Databases. Aprende a combinar LLMs con bases de datos vectoriales para crear aplicaciones más precisas, relevantes y actuales. Exploraremos herramientas como Pinecone, Weaviate y ChromaDB, técnicas de embeddings, y cómo integrar todo en aplicaciones productivas. Ideal para desarrolladores que quieren crear sistemas de IA con acceso a información actualizada.

Temario

6 módulos · 19 lecciónes · las lecciones bloqueadas se desbloquean al matricularte

Módulo 1 · Fundamentos de RAG 3 lec.
Por qué un LLM necesita los documentos de tu empresa vista previa 35 min
Arquitectura de un sistema RAG de principio a fin 50 min
Qué falla en un RAG y cómo se mide 35 min
Módulo 2 · Embeddings y búsqueda vectorial 3 lec.
Qué es un embedding y cómo se genera 50 min
Similitud, distancias e índices aproximados 50 min
Elegir el modelo de embeddings 35 min
Módulo 3 · Bases de datos vectoriales 4 lec.
ChromaDB: instalación y primer índice 50 min
Pinecone: índices en la nube y metadatos 50 min
Weaviate: esquemas y búsqueda híbrida 50 min
Comparar y elegir según el proyecto 35 min
Módulo 4 · Preparar la documentación 3 lec.
Extraer texto de PDF, web y documentos internos 50 min
Estrategias de troceado (chunking) 50 min
Metadatos, permisos y actualización del índice 35 min
Módulo 5 · Respuestas con fuentes verificables 3 lec.
Recuperar, reordenar y construir el contexto 50 min
Instrucciones que citan fuentes y admiten que no saben 50 min
Evaluar precisión, relevancia y alucinaciones 50 min
Módulo 6 · Llevarlo a producción 3 lec.
Integrar el sistema en una aplicación 50 min
Seguridad, costes y monitorización 35 min
Proyecto final: asistente sobre documentación de empresa 80 min

Valoraciones

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