Introducción a RAG para Codebases y Documentación

Navegar por grandes codebases y documentación técnica extensa puede consumir mucho tiempo. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ofrece una solución potente al permitirte consultar tus repositorios y extraer respuestas precisas y conscientes del contexto. Este curso te guía a través de los conceptos fundamentales para construir sistemas RAG adaptados a entornos técnicos. Al leer ejemplos prácticos en Python y explicaciones claras, aprenderás cómo procesar código fuente, generar embeddings y aprovechar bases de datos vectoriales para recuperar contexto relevante para modelos de lenguaje. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental y la terminología de Retrieval-Augmented Generation. - Procesar y fragmentar (chunk) archivos de código y documentación en markdown para un embedding óptimo. - Configurar bases de datos vectoriales para almacenar y ejecutar búsquedas semánticas en contenido técnico. - Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para mejorar la recuperación de contexto y la precisión de las respuestas. - Construir un pipeline de consulta basado en texto que conecte scripts de Python, recuperadores de búsqueda y modelos de lenguaje. - Practicar la recuperación de fragmentos de código relevantes a través de ejercicios escritos estructurados. El plan de estudios comienza con terminología esencial de AI y definiciones fundamentales antes de pasar a la implementación práctica. Seguirás una progresión lógica desde la ingesta básica de datos hasta la construcción de un flujo de trabajo de búsqueda semántica completo. Diseñado para principiantes y desarrolladores con conocimientos básicos de Python, este curso no requiere experiencia previa en machine learning. Comienza a construir herramientas de búsqueda inteligentes para tus proyectos técnicos hoy mismo.