Desarrollo de aplicaciones RAG con LangChain y bases de datos vectoriales

Los modelos de IA estáticos a menudo carecen de la información específica y actualizada necesaria para tareas especializadas, lo que conduce a respuestas inexactas o irrelevantes.La generación aumentada de recuperación (RAG) resuelve esto al basar los modelos de lenguaje grande en sus propios datos, asegurando que cada salida esté respaldada por una fuente verificable. Este curso transforma su comprensión de la IA moderna al enseñarle cómo construir sistemas que puedan leer, procesar y consultar conjuntos de datos privados.Pasará de aprender terminología básica a implementar sofisticadas tuberías de recuperación que manejan todo, desde contenido web hasta bases de datos estructuradas. Lo que aprenderás: - Comprender los componentes fundamentales de la arquitectura RAG y el papel de los incrustamientos. - Configurar bases de datos vectoriales y estrategias de indexación para la recuperación de información a alta velocidad. - Aplique el marco LangChain para orquestar flujos de trabajo y cadenas de datos complejos. - Implementar técnicas avanzadas de recuperación, como la expansión de consultas y el reordenamiento de resultados. - Practique la ingeniería rápida y el almacenamiento en caché semántico para optimizar el rendimiento y los costos del modelo. - Construir lógica para consultar diversas fuentes de datos, incluidas bases de datos SQL y texto no estructurado. - Aprenda los patrones de evaluación modernos para medir y mejorar la precisión de su sistema de IA. El curso comienza con una inmersión profunda en conceptos fundamentales como la vectorización y la búsqueda semántica antes de guiarlo a través de la lógica práctica de la construcción de tuberías listas para la producción.Se centrará en explicaciones escritas y lógica basada en código para dominar la mecánica de la recuperación de IA. Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores que desean un camino claro y basado en texto en la ingeniería de IA.No se requiere experiencia previa con tiendas vectoriales o orquestación de LLM. Comience a crear sus propias aplicaciones de IA basadas en datos hoy mismo.