¿El curso de RAG se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso de RAG se puede bonificar hasta el 100% a través de FUNDAE, permitiendo que las empresas reduzcan considerablemente el coste total de la formación. Además, si gestionamos la bonificación, se suma un coste del 10% del valor del curso más IVA, el cual también es bonificable según los créditos disponibles en FUNDAE.

¿En qué modalidad se imparte el curso de RAG?

El curso de RAG se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada. Esta modalidad ofrece flexibilidad, ya que las clases se realizan mediante videoconferencia a través de Zoom, permitiendo a los participantes asistir desde cualquier lugar y acceder a las grabaciones para revisar los contenidos.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de RAG?

Con el curso de RAG, desarrollarás competencias en la implementación de sistemas de generación y recuperación de texto, uso de bases de datos vectoriales, y optimización de consultas y flujos de trabajo. Asimismo, adquirirás experiencia práctica a través de ejercicios aplicados y casos de uso reales en el ámbito empresarial.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de RAG?

Puedes inscribirte en el curso de RAG completando el formulario disponible en nuestra página web. Es importante que completes toda la información solicitada para que podamos procesar tu inscripción de manera efectiva y gestionar la bonificación a través de FUNDAE si así lo deseas.

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Aprende con el curso de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.

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Programa formativo

Temario del curso

Encuentra todo el temario del curso aquí.

Temario

Concepto de Generación Aumentada por Recuperación
Diferencias entre RAG y otras arquitecturas de IA
Ventajas del enfoque RAG en aplicaciones empresariales
Casos de uso en el mundo real
Componentes principales de un sistema RAG
Relación entre recuperación y generación de texto
Flujo de trabajo general en RAG
Limitaciones actuales y desafíos
Requisitos previos para implementar RAG
Herramientas y tecnologías clave

Concepto de Generación Aumentada por Recuperación
Diferencias entre RAG y otras arquitecturas de IA
Ventajas del enfoque RAG en aplicaciones empresariales
Casos de uso en el mundo real
Componentes principales de un sistema RAG
Relación entre recuperación y generación de texto
Flujo de trabajo general en RAG
Limitaciones actuales y desafíos
Requisitos previos para implementar RAG
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Tema 1: Introducción a RAG

Concepto de Generación Aumentada por Recuperación
Diferencias entre RAG y otras arquitecturas de IA
Ventajas del enfoque RAG en aplicaciones empresariales
Casos de uso en el mundo real
Componentes principales de un sistema RAG
Relación entre recuperación y generación de texto
Flujo de trabajo general en RAG
Limitaciones actuales y desafíos
Requisitos previos para implementar RAG
Herramientas y tecnologías clave

Tema 2: Fundamentos de Modelos de Lenguaje y Recuperación

Introducción a modelos preentrenados (LLMs)
Principios de recuperación de información
Bases de datos tradicionales vs bases de datos vectoriales
Rol del contexto en la generación de texto
Integración de recuperación y generación en IA
Configuración básica de entornos para RAG
Ejercicio práctico: configuración de un LLM
Diferencias entre embeddings y tokens
Métricas de calidad en recuperación de datos
Optimización de consultas para mejorar la recuperación

Tema 3: Construcción de Bases de Datos Vectoriales

¿Qué son las bases de datos vectoriales?
Instalación y configuración de FAISS
Creación de embeddings con modelos preentrenados
Indexación eficiente de documentos
Ejercicio práctico: creación de una base vectorial simple
Uso de Pinecone y Weaviate como alternativas
Evaluación del rendimiento de búsquedas vectoriales
Técnicas de reducción de dimensionalidad
Casos de uso empresariales de bases vectoriales
Mejores prácticas en la gestión de datos vectoriales

Tema 4: Procesamiento de Documentos para RAG

Tipos de datos compatibles con RAG
Limpieza y preprocesamiento de datos textuales
Técnicas de tokenización y embeddings
Uso de OCR para documentos no estructurados
Indexación de datos categorizados
Ejercicio práctico: preprocesamiento y carga de documentos
Conversión de datos a formatos vectoriales
Herramientas para extracción de entidades (NER)
Análisis de documentos en múltiples idiomas
Resolución de problemas comunes en el preprocesamiento

Tema 5: Implementación Básica de RAG

Flujo de trabajo general de un sistema RAG
Configuración de pipelines de recuperación y generación
Integración de bases de datos vectoriales con LLMs
Ejercicio práctico: implementación de un sistema RAG básico
Uso de LangChain para simplificar la construcción
Ajuste de parámetros de generación
Monitorización del rendimiento del sistema
Incorporación de respuestas personalizadas
Manejo de consultas no válidas o ambiguas
Métricas para evaluar sistemas RAG

Tema 6: Integración Avanzada de Herramientas en RAG

Uso de LangChain para flujos de trabajo avanzados
Integración de APIs externas para recuperación de datos
Construcción de pipelines de múltiples etapas
Ejercicio práctico: creación de un pipeline complejo
Implementación de búsquedas jerárquicas
Integración con servicios en la nube (AWS, Azure, GCP)
Uso de modelos específicos de dominio en RAG
Optimización del flujo de recuperación
Resolución de conflictos entre datos recuperados
Mejores prácticas para flujos avanzados

Tema 7: Personalización de Modelos para RAG

Adaptación de modelos preentrenados a datos específicos
Fine-tuning de LLMs para tareas personalizadas
Ejercicio práctico: fine-tuning de un modelo Hugging Face
Evaluación del impacto de datos específicos en resultados
Configuración de hiperparámetros para generación
Uso de transfer learning en aplicaciones RAG
Análisis de trade-offs en personalización
Consideraciones éticas en el entrenamiento de modelos
Mejores prácticas para fine-tuning eficiente
Técnicas para mejorar la calidad del texto generado

Tema 8: Optimización y Rendimiento en RAG

Identificación de cuellos de botella en sistemas RAG
Técnicas para mejorar la velocidad de recuperación
Optimización de consultas en bases vectoriales
Uso de memoria eficiente en generación
Ejercicio práctico: optimización de un sistema RAG
Análisis de logs para identificar problemas
Técnicas de escalado para grandes volúmenes de datos
Comparación de rendimiento entre configuraciones
Mejores prácticas en la optimización de RAG
Resolución de problemas de rendimiento comunes

Tema 9: Evaluación y Validación de Sistemas RAG

Métricas de evaluación en recuperación y generación
Métodos para evaluar la relevancia de respuestas
Ejercicio práctico: análisis de precisión y recall
Análisis de coherencia y fluidez en generación
Uso de evaluaciones automáticas y humanas
Validación de sistemas en entornos productivos
Técnicas para identificar errores en respuestas
Incorporación de retroalimentación del usuario
Mejores prácticas en la validación de sistemas RAG
Resolución de discrepancias entre recuperación y generación

Tema 10: Casos de Uso y Proyecto Final

Implementación de un chatbot basado en RAG
Creación de asistentes empresariales personalizados
Uso de RAG para generación de reportes automatizados
Ejercicio práctico: desarrollo de un caso de uso propio
Integración con sistemas existentes en la empresa
Evaluación del impacto del sistema RAG
Documentación del flujo de trabajo implementado
Presentación de resultados y lecciones aprendidas
Escenarios avanzados y áreas de mejora
Propuestas para extender el proyecto en el futuro

Preguntas frecuentes

Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.

El curso de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) te proporciona una comprensión profunda de cómo integrar modelos de lenguaje con tareas de recuperación de información para construir aplicaciones de IA más eficientes. Desarrollarás habilidades en el uso de bases de datos vectoriales y en la optimización de sistemas RAG, lo que te preparará para liderar proyectos innovadores en el sector empresarial.

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