Fundamentos de LlamaIndex: Construye Agentes de AI y Aplicaciones RAG

A medida que los modelos de lenguaje extensos (LLMs) se vuelven centrales en el software moderno, la capacidad de conectarlos con datos privados es una habilidad muy demandada. LlamaIndex proporciona un marco de trabajo potente para cerrar la brecha entre documentos sin procesar y aplicaciones de AI inteligentes. Este curso te guía a través del proceso de construcción de agentes de AI inteligentes y la implementación de sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Comenzarás con los conceptos fundamentales de indexación de documentos y vector embeddings, para luego progresar hacia el diseño de agentes autónomos capaces de consultar conjuntos de datos complejos para proporcionar respuestas precisas y conscientes del contexto. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos básicos de LlamaIndex, LLMs e indexación de documentos. - Construir pipelines fundamentales de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para consultar tus propios datos. - Integrar bases de datos vectoriales modernas para una búsqueda y recuperación semántica eficiente. - Diseñar agentes de AI inteligentes capaces de razonamiento en múltiples pasos y uso de herramientas. - Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para mejorar la precisión y confiabilidad del agente. - Practicar la estructuración y el chunking de documentos complejos para un consumo óptimo por parte de la AI. El plan de estudios fluye lógicamente desde la terminología esencial y la ingesta de datos básica hasta flujos de trabajo de agentes avanzados. A través de explicaciones basadas en texto y fragmentos de código prácticos, desarrollarás gradualmente las habilidades necesarias para desarrollar aplicaciones de AI robustas desde cero. Este curso está diseñado íntegramente para principiantes y aspirantes a desarrolladores; no se requiere experiencia previa en machine learning. Inscríbete hoy para comenzar a construir tus propios agentes de AI impulsados por datos con LlamaIndex.