Ingeniería práctica de IA: Construya RAG y Prompt Pipelines

Muchos desarrolladores creen que la creación de productos de IA personalizados requiere un ajuste fino de modelos costoso y complejo, pero la mayoría de las soluciones del mundo real en realidad se basan en la orquestación inteligente.Este curso basado en texto le muestra cómo ensamblar aplicaciones de IA potentes y confiables utilizando modelos de lenguaje grandes existentes. Al enfocarse en la arquitectura práctica, aprenderá a conectar modelos a fuentes de datos externas, orquestar mensajes de varios pasos y validar los resultados para garantizar la seguridad y la precisión. Qué aprenderá: Comprender los fundamentos de la generación aumentada de recuperación (RAG) y las bases de datos vectoriales; Diseñar tuberías de prompt robustas para guiar modelos de lenguaje a través de flujos de trabajo complejos; Implementar validación de respuesta y barandillas para filtrar alucinaciones y errores; Conectar fuentes de datos externas a LLM para la generacion consciente del contexto; Evaluar el rendimiento del sistema de IA utilizando metodologías de pruebas estructuradas; Comparar las compensaciones entre la orquestación basada en API y el ajuste fino.El curso comienza con conceptos y terminología de IA fundamentales antes de guiarlo a través de la búsqueda de vectores, la ingeniería rápida y los patrones de validación de respuesta. Leerá explicaciones claras, patrones arquitectónicos e implementaciones de código paso a paso.Este curso está diseñado para desarrolladores de software, creadores de productos y principiantes expertos en tecnología que desean construir sistemas de IA funcionales.No se requiere experiencia en aprendizaje automático o ciencia de datos, aunque la familiaridad básica con la programación es útil. Comience a leer hoy mismo y cree su primer pipeline de IA listo para la producción.