RAG en IA Generativa: Desmitificando la Generación Aumentada por Recuperación

Resumen

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Descubre el poder de la tecnología de Generación de Recuperación Aumentada (RAG) en la IA generativa. Este curso especializado se adentra en cómo RAG utiliza datos fundamentados para mitigar significativamente la aparición de alucinaciones en modelos de IA.

Obtén información sobre los desafíos de implementación enfrentados junto con aplicaciones prácticas efectivas, todo anclado dentro de la poderosa plataforma AWS Bedrock.

Perfecto para entusiastas de la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación, esta guía integral no solo desmitifica el enfoque RAG, sino que también equipa a los alumnos con las habilidades necesarias para aprovechar su potencial completo.

Programa de estudio

• Introducción a la Tecnología RAG
Definición y Visión General de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Importancia de RAG en la IA Generativa
• El Mecanismo de RAG
Componente de Recuperación: Cómo Funciona
Componente de Generación: Mejorando los Modelos
• Reducción de Alucinaciones en Modelos Generativos
Comprendiendo las Alucinaciones en IA
Rol de los Datos Verificados en RAG
• Técnicas de Aterrizaje de Datos
Métodos para el Aterrizaje de Datos en RAG
Desafíos en la Verificación y Fiabilidad de Datos
• Desafíos de Implementación
Integrando RAG en Modelos de IA Existentes
Consideraciones Técnicas y Trampas Comunes
• Aplicaciones Prácticas en AWS Bedrock
Visión General de la Plataforma AWS Bedrock
Desplegando Modelos RAG en AWS Bedrock
Estudios de Caso e Historias de Éxito
• Taller Práctico
Configuración de un Modelo RAG en AWS
Experimentando con Recuperación y Generación de Datos
• Direcciones Futuras para RAG en IA
Tendencias Emergentes e Innovaciones
Implicaciones Éticas y Sociales
• Conclusión del Curso
Resumen de Aprendizajes Clave
Recursos para Estudio Adicional

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Asignaturas

Ciencias de la Computación