Resumen del curso

  • Comprende los fundamentos y la aplicación de pipelines de recuperación aumentada.
  • Configura entornos de desarrollo aislados con virtualenv y Jupyter Notebook.
  • Explora la integración con modelos de lenguaje utilizando LangChain y técnicas de chunking.
  • Implementa estrategias para crear embeddings de texto y almacenar datos en bases de datos vectoriales.
  • Ajusta prompts y reestructura consultas con métodos avanzados de recuperación.
  • Monitorea y evalúa el desempeño de las pipelines con herramientas como LangSmith.

Público Objetivo

Este curso está dirigido a personas interesadas en la innovación en la recuperación de información, que desean mejorar sus habilidades en la construcción y optimización de pipelines, la integración con modelos de lenguaje y la evaluación de sistemas. Al finalizar, será posible aplicar estrategias avanzadas para desarrollar soluciones robustas y escalables.

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Última actualización

2/3/2026

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Contenido Detallado

  1. 1. Conceptos sobre RAG

    • Introducción.
    • Preparando el ambiente
    • Revisión sobre RAG
    • Pipeline de RAG parte 1
    • Pipeline de RAG parte 2
    • Configurando ambientes virtuales para el festival CodeChella
    • Para saber más: activación de ambiente virtual en diferentes shells
    • Haga lo que hicimos en aula: Langchain RAG
    • ¿Qué aprendimos?
  2. 2. Chunking y Vectorización

    • Agenda del proyecto
    • docloaders
    • chunking y embeddings
    • Vectorstore
    • Optimizando la búsqueda de pasajes aéreos con millas
    • Para saber más: tokenización para embeddings
    • Haga lo que hicimos en aula: RAG Avanzado
    • ¿Qué aprendimos?
  3. 3. RAG con Ollama

    • Ollama
    • Modelo de embeddings y Faiss
    • RAG Chain
    • Optimizando la búsqueda de documentos para entregas rápidas
    • Para saber más: integración de tokenizers con OLLAMA
    • Haga lo que hicimos en aula: Integración RAG
    • ¿Qué aprendimos?
  4. 4. Finetuning con RAG

    • Reescritura del prompt
    • Evaluando la personalización
    • Para saber más: Costo y tokens en pipelines RAG
    • Enviando varias preguntas
    • Haga lo que hicimos en aula: Finetuning de RAG
    • ¿Qué aprendimos?
    • Conclusión

Conocimiento real para el mundo digital.

Precios en:

Pro

US$ 149.90un solo pago de US$ 149.90
  • 374 Cursos
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  • Videos y actividades 100% en Español
  • Certificado de participación
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Plus

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