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Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso HayStack

Curso de HayStack

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende a construir sistemas de búsqueda avanzada y análisis de texto con HayStack.

Domina HayStack, el framework de búsqueda avanzada y análisis de texto, implementando pipelines personalizados, integrando modelos de lenguaje y optimizando bases de conocimiento. Este curso práctico te lleva desde configuraciones básicas hasta proyectos reales.

Formación en HayStack bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de HayStack

Desarrolladores, científicos de datos e ingenieros interesados en construir sistemas de búsqueda avanzada y análisis de texto con aprendizaje automático.

Objetivos de nuestro curso de HayStack

Comprender los fundamentos de HayStack como un framework de búsqueda y su integración en proyectos modernos.
Configurar entornos para implementar soluciones de búsqueda avanzadas y análisis de texto.
Implementar pipelines de búsqueda con técnicas de recuperación aumentada y aprendizaje automático.
Dominar la creación y gestión de bases de conocimiento mediante HayStack.
Integrar modelos de lenguaje y herramientas externas para potenciar la búsqueda contextual.

Qué vas a aprender en nuestro curso de HayStack

Requisitos de nuestro curso de HayStack

Conocimientos en Python, bases de datos y desarrollo de aplicaciones web.
Herramientas necesarias: Python 3.8 o superior, Docker, un editor de texto como Visual Studio Code y acceso a un servidor Elasticsearch u OpenSearch.
Mínimo de 8 GB de RAM, procesador multinúcleo y conexión estable a Internet.
Licencias gratuitas para herramientas de código abierto como HayStack, y acceso a modelos de lenguaje preentrenados (e.g., Hugging Face).

Temario del curso de HayStack

tema 1

Introducción a HayStack

Conceptos básicos de búsqueda avanzada y recuperación de información
Ventajas de usar HayStack frente a otros frameworks
Instalación de HayStack en un entorno Python
Introducción a la arquitectura de HayStack
Revisión de casos de uso principales de HayStack
Componentes clave: Document Store, Retriever y Reader
Ejercicio práctico: Instalación y configuración inicial
Exploración de la documentación oficial
Requisitos previos para comenzar un proyecto con HayStack
Diferencias entre Elasticsearch y OpenSearch en HayStack

tema 2

Configuración del Entorno de Trabajo

Instalación de dependencias con pip y Docker
Configuración de un servidor Elasticsearch para HayStack
Integración de un IDE como Visual Studio Code para desarrollo
Configuración básica de Python para proyectos con HayStack
Uso de Jupyter Notebook para pruebas y prototipos
Creación de un entorno virtual con venv o conda
Ejercicio práctico: Configuración de un pipeline básico
Instalación de modelos de lenguaje desde Hugging Face
Depuración y solución de problemas iniciales
Mejores prácticas para estructurar proyectos HayStack

tema 3

Almacenamiento y Gestión de Documentos

Introducción al concepto de Document Store
Configuración de bases de datos compatibles: Elasticsearch, SQL y FAISS
Indexación de documentos en formatos como JSON, TXT y PDF
Ejercicio práctico: Creación de un índice en Elasticsearch
Optimización de consultas a bases de datos
Gestión de grandes volúmenes de datos en HayStack
Limpieza y preprocesamiento de documentos antes de la indexación
Configuración de múltiples Document Stores en un mismo proyecto
Uso de filtros para búsquedas específicas
Pruebas de rendimiento en consultas de Document Store

tema 4

Recuperadores (Retrievers) en HayStack

Introducción a los retrievers basados en texto y embeddings
Configuración de retrievers TF-IDF
Integración de retrievers basados en Dense Passage Retrieval (DPR)
Ejercicio práctico: Implementación de un retriever denso
Comparación entre distintos tipos de retrievers
Configuración de retrievers híbridos para mejorar precisión
Uso de modelos preentrenados para embeddings en retrievers
Personalización de pipelines con múltiples retrievers
Evaluación de rendimiento de un retriever
Mejores prácticas en selección de retrievers para casos de uso específicos

tema 5

Lectores (Readers) y Modelos de Lenguaje

Introducción a los lectores basados en modelos de lenguaje
Configuración de modelos preentrenados como BERT y RoBERTa
Uso de modelos desde Hugging Face para preguntas y respuestas
Ejercicio práctico: Implementación de un lector para búsquedas contextuales
Comparación de lectores según velocidad y precisión
Personalización de modelos para adaptarse a dominios específicos
Uso de lectores para generar resúmenes de documentos
Configuración avanzada de lectores en pipelines complejos
Evaluación de precisión y recall en respuestas generadas
Mejores prácticas en tuning de modelos de lenguaje

tema 6

Pipelines de Búsqueda Personalizados

Introducción a los pipelines en HayStack
Configuración de pipelines básicos con Document Store, Retriever y Reader
Ejercicio práctico: Creación de un pipeline de preguntas y respuestas
Optimización de pipelines para rendimiento en tiempo real
Configuración de pipelines avanzados con múltiples nodos
Uso de pipelines paralelos para grandes volúmenes de datos
Integración de transformadores personalizados en pipelines
Configuración de filtros avanzados para búsquedas específicas
Depuración y mejora continua de pipelines
Documentación y pruebas de pipelines en entornos colaborativos

tema 7

Integración con Herramientas Externas

Uso de APIs externas con HayStack
Integración con herramientas de visualización como Kibana
Ejercicio práctico: Visualización de datos de búsqueda en dashboards
Uso de herramientas de almacenamiento distribuido para Document Store
Configuración de servicios RESTful para búsquedas
Integración con aplicaciones web mediante Flask o FastAPI
Uso de HayStack con plataformas cloud como AWS y GCP
Automatización de procesos con scripts en Python
Conexión con sistemas de recomendación mediante HayStack
Mejores prácticas en integración con herramientas empresariales

tema 8

Evaluación y Mejora Continua

Métricas clave para evaluar pipelines de búsqueda
Uso de herramientas para análisis de precisión y recall
Ejercicio práctico: Evaluación de un pipeline con datos reales
Identificación de cuellos de botella en pipelines
Optimización de pipelines mediante ajustes iterativos
Creación de datasets de prueba para evaluación continua
Herramientas para visualización de métricas en tiempo real
Comparación de rendimiento entre distintas configuraciones
Automatización de pruebas de evaluación
Documentación de mejoras y resultados en proyectos colaborativos

tema 9

Proyecto Práctico: Construcción de un Sistema Completo de Búsqueda

Definición de requisitos para un sistema de búsqueda empresarial
Configuración de un Document Store en Elasticsearch
Implementación de un pipeline híbrido con retrievers y readers
Ejercicio práctico: Optimización de búsquedas para casos específicos
Integración de pipelines con una aplicación web mediante FastAPI
Configuración de visualización de resultados en tiempo real
Evaluación del sistema en un entorno colaborativo
Documentación del flujo de trabajo y resultados obtenidos
Mejores prácticas para la presentación de proyectos
Conclusión y pasos futuros para optimizar sistemas con HayStack