Fundamentos de ingeniería de IA: generación aumentada de recuperación

Los modelos estándar de lenguajes grandes están limitados por sus datos de entrenamiento, pero la generación aumentada de recuperación (RAG) les permite acceder a información actualizada y patentada.Este curso basado en texto le enseñará cómo cerrar la brecha entre los modelos estáticos y las fuentes de datos dinámicos para crear aplicaciones de IA inteligentes y conscientes del contexto. Pasará de comprender las restricciones básicas de IA generativa a implementar sistemas robustos y conectados a los datos. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de los sistemas RAG y cómo mejoran los modelos de lenguaje estándar - Procesar, fragmentar e incrustar datos de texto no estructurados en espacios vectoriales semánticos - Consultar bases de datos vectoriales para recuperar el contexto relevante para las indicaciones del usuario - Implementar estrategias avanzadas de recuperación, incluido el reclasificador y el filtrado de metadatos - Explore los conceptos RAG multimodales modernos para manejar datos de texto e imagen - Evaluar y probar la precisión y la seguridad de sus salidas de recuperación aumentada Comenzará dominando la terminología esencial de ingeniería de IA y los conceptos de datos fundamentales antes de pasar a los flujos de trabajo de implementación paso a paso. Este curso está diseñado para desarrolladores de software y principiantes expertos en tecnología que desean ingresar al espacio de IA; no se requiere experiencia previa en aprendizaje automático.