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Curso de IA: Embeddings y RAG

Standard
Javier FerrerRafa Gómez

Por Javier Ferrer y Rafa Gómez – Diseño y Arquitectura de Software y Inteligencia Artificial

Aprende y aplica RAG para poder hacer búsquedas semánticas en tu base de datos.

Ir al curso

💸 Primera lección disponible sin registro 💸

Una de las palabras más comunes que surgen cuando estamos integrando IA es: RAG. Peeero:

  • 🀄 ¿Cómo puedo hacerlo de manera escalable?
  • 🧮 ¿Qué es una búsqueda semántica y qué son los embeddings?
  • 🥊 ¿Qué base de datos vectorial elegir?

Todas estas preguntas (y unas cuántas más) las respondemos en el curso.

Intentamos explicar de manera sencilla conceptos bastante complejos, como por ejemplo todo el tema de los embeddings, para que de esta forma podamos entender las bases y entender cómo modelar mejor nuestro código.

Todo acompañado de ejemplos de código para que puedas trastear todo lo que quieras. 🙌

Curso previo de la serie de Inteligencia Artificial: Añade IA siguiendo buenas prácticas (OpenAI GPT, Ollama y LangChain)

Curso en colaboración con Ángel Delgado.

Vídeos del curso

  • 🀄 RAG (Retrieval-Augmented Generation): ¡Explicado!
  • 🧮 Qué es una búsqueda semántica y qué son los embeddings
  • 🧑‍🏫 Implementa RAG básico con PgVector + Langchain: Búsqueda de cursos similares

  • 🐳 Las diferentes formas de añadir embeddings
  • 📤 Contexto: Cómo es una aplicación EDA con sugerencias LLM
  • ➕ Añade RAG a una aplicación EDA existente

  • 🛖 Qué valores guardar como embedding
  • 🗣️ Añade más contexto en los embeddings: Búsquedas granulares
  • ⏳ Ordena los resultados de una búsqueda por embeddings

  • ⛓️ Cómo delegar a infraestructura la generación de embeddings
  • 🥊 Qué base de datos vectorial elegir: AWS vs Pinecone vs Postgres vs Supabase vs Timescale vs Redis vs Mongo…
  • 🐦‍🔥 Cómo añadir RAG utilizando una base de datos sin soporte nativo a tipos vectoriales

  • 📄 Ingesta PDFs a tu IA para hacer RAG con LanchChain
  • 🗣️ Importa PDFs con la API declarativa de LanchChain
  • 🕸️ Scrapping web con Playwright y LangChain

  • ✂️ Formas de cortar los datos para guardarlos de forma optimizada: Chunking
  • 🪈 Pipeline de optimización de datos

  • 🤟 Siguientes pasos
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