Resumen
En este curso, aprenderás a construir aplicaciones de inteligencia artificial conversacional que permiten a los usuarios interactuar con sus datos, ya sean estructurados en tablas o no estructurados en documentos, usando lenguaje natural. Diseñado como el siguiente paso después de nuestro curso introductorio de GenAI, este curso se centra en la construcción de aplicaciones prácticas con Snowflake Cortex, incluyendo Cortex Search para datos no estructurados y Cortex Analyst para datos estructurados.
Adquirirás habilidades para conectar estas aplicaciones a fuentes de datos reales, construir backends robustos y ofrecer interfaces amigables para aplicaciones GenAI utilizando Streamlit. Al final, sabrás cómo diseñar, construir y desplegar aplicaciones GenAI de extremo a extremo que democratizan el acceso a los insights previamente encerrados en los datos.
Este curso está diseñado para desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de ML que buscan incorporar interfaces de lenguaje natural en sus organizaciones.
Programa de estudio
- Introducción a la construcción de aplicaciones conversacionales con datos
Este módulo sienta las bases para construir aplicaciones potenciadas por IA que ayudan a los usuarios a obtener respuestas de sus datos usando lenguaje natural. Explorarás los diferentes tipos de datos—estructurados y no estructurados—y las técnicas más efectivas para cada uno, incluyendo la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), búsqueda semántica y texto a SQL. Aprenderás a evaluar los datos que tienes y a entender cuándo usar enfoques como Cortex Search o Cortex Analyst. Este módulo también presenta la arquitectura de las aplicaciones conversacionales y te ayuda a delinear lo que es posible construir usando Snowflake. Ya sea que tus datos vivan en tablas o estén enterrados en PDFs y documentos, este módulo te proporcionará un marco claro para convertirlos en una experiencia conversacional.
- Encontrar respuestas en datos no estructurados con Cortex Search
En este módulo, te adentrarás en cómo desbloquear ideas de fuentes de datos no estructuradas usando Cortex Search. Aprenderás a cargar, analizar y fragmentar documentos, luego construir un servicio de búsqueda que puede impulsar tanto la búsqueda empresarial como los chatbots basados en RAG. Explorarás cómo funciona la búsqueda híbrida (combinando búsqueda por palabras clave y semántica) y entenderás cómo medir la calidad de los resultados de búsqueda. También verás cómo mantener tu Servicio de Búsqueda Cortex actualizado mediante la construcción de un pipeline usando Tareas y Flujos. Finalmente, construirás una interfaz para la aplicación usando Streamlit para que puedas desplegar la aplicación a los usuarios. Al final de este módulo, habrás construido una aplicación RAG funcional en un Cuaderno de Snowflake que puede responder preguntas en lenguaje natural a partir de documentos no estructurados—algo que anteriormente requería análisis manual o simplemente era inaccesible.
- Responder preguntas a partir de datos estructurados con Cortex Analyst
Este módulo se centra en convertir datos empresariales estructurados—como los que encuentras en tablas de Snowflake—en una interfaz de lenguaje natural. Aprenderás a construir aplicaciones que convierten preguntas en SQL usando Cortex Analyst. Esto incluye definir modelos semánticos para ayudar al LLM a entender tus datos, generar SQL preciso y devolver respuestas exactas. También aprenderás a llamar a la API de Analyst y a construir aplicaciones conversacionales de varios turnos que interactúan con tus conjuntos de datos estructurados. Luego, aprenderás a tomar los resultados de Cortex Analyst y traducirlos nuevamente a lenguaje natural con un LLM. Finalmente, construirás una interfaz con Streamlit para que tu aplicación esté lista para el negocio. Al final, tendrás una aplicación de texto a SQL funcional que ayuda a los usuarios empresariales a obtener las respuestas que necesitan sin escribir una sola línea de SQL.
Enseñado por
Snowflake Northstar
Asignaturas
Negocios
