Dominando RAG - Mejorando aplicaciones de IA con generación aumentada por recuperación

Resumen

Domina técnicas prácticas para implementar la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en aplicaciones de IA, desde la optimización de flujos de trabajo hasta el aprovechamiento de bases de datos vectoriales para mejorar las respuestas con conocimiento del contexto.

Programa de estudio

• Introducción a la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Visión general de RAG
Beneficios de RAG en aplicaciones de IA
Componentes clave de los sistemas RAG
• Comprendiendo las Bases de Datos Vectoriales
Fundamentos de las bases de datos vectoriales
Herramientas y plataformas populares
Integración de bases de datos vectoriales en RAG
• Optimizando los Flujos de Trabajo de RAG
Diseño de mecanismos de recuperación eficientes
Mejores prácticas en gestión de datos para RAG
Técnicas de optimización de flujos de trabajo
• Implementación de RAG en Aplicaciones de IA
Guía paso a paso para configurar un sistema RAG
Estudios de caso de implementaciones exitosas de RAG
Desafíos comunes y soluciones
• Mejorando las Respuestas Conscientes del Contexto
Técnicas para mejorar la comprensión del contexto
Personalización de respuestas utilizando datos de recuperación
Métricas para evaluar la conciencia del contexto
• Técnicas Avanzadas de RAG
Aprovechamiento de modelos de aprendizaje automático en RAG
Estrategias de recuperación dinámica
Escalando sistemas RAG para conjuntos de datos grandes
• Herramientas y Tecnologías para RAG
Visión general de herramientas de desarrollo RAG
Comparación de diferentes tecnologías
Sesiones prácticas con herramientas populares
• Tendencias Futuras en Generación Aumentada por Recuperación
Innovaciones en RAG
Áreas emergentes de investigación y desarrollo
Impacto potencial en ecosistemas de IA
• Resumen del Curso y Presentación de Proyectos
Resumen de aprendizajes clave
Presentaciones de proyectos RAG por estudiantes
Sesión de retroalimentación y preguntas y respuestas

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Asignaturas

Ciencia de Datos