Este curso está diseñado específicamente para profesionales que desean desbloquear el potencial completo de modelos de lenguaje como ChatGPT a través de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAGS). Profundizaremos en cómo los RAGS transforman estos modelos de lenguaje en herramientas de alto rendimiento y expertas en múltiples disciplinas, al proporcionarles acceso directo y en tiempo real a información relevante y actualizada.
Importancia de los RAGS en Modelos de Lenguaje
Los RAGS son fundamentales para la evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM), como ChatGPT. A través de la integración de conocimientos externos en tiempo real, estos sistemas permiten que los LLM no solo accedan a una vasta cantidad de información actualizada sino que también aprendan y se adapten a nueva información de manera continua. Esta capacidad de recuperación y aprendizaje mejora significativamente la generación de texto, permitiendo que los modelos respondan con una precisión y relevancia sin precedentes. Este enriquecimiento de conocimientos es crucial para aplicaciones que demandan una gran precisión y contextualización, abriendo nuevas posibilidades en campos como la asistencia médica, el análisis financiero, y más.
Contenido del Curso
Fundamentos de IA Generativa y RAG
Introducción a la generación de contenido asistida y los modelos de lenguaje.
Clases sobre los fundamentos de la IA generativa, términos clave, desafíos y evolución de los LLMs.
Impacto de la IA generativa en diversos sectores.
Profundización en Modelos de Lenguaje Grande
Introducción y desarrollo de LLMs, incluyendo modelos base y modelos afinados.
Exploración del paisaje actual de los LLMs, sus limitaciones y cómo mitigar errores comunes como las alucinaciones.
Acceso y Uso de LLMs
Uso práctico de ChatGPT, incluyendo laboratorios prácticos y acceso a la API de OpenAI.
Optimización de LLMs
Técnicas avanzadas para mejorar el desempeño de los modelos, incluyendo RAG con Grafos de Conocimiento y desarrollo de modelos personalizados.
Aplicaciones y Casos de Uso de RAGs
Discusión sobre los beneficios y limitaciones de los RAGs, con ejemplos de implementaciones reales y su impacto en diferentes industrias.
Herramientas para el Desarrollo de RAG
Instrucción sobre el uso de herramientas específicas para el desarrollo de RAGs, incluyendo plataformas No-Code como Flowise, LangChain y LlamaIndex.
Componentes Técnicos y Avanzados de RAG
Detalles sobre la arquitectura del RAG, los pipelines de indexación, fragmentación de documentos y el uso de embeddings y bases de datos vectoriales.
Laboratorios y Proyectos Prácticos
Series de laboratorios prácticos y proyectos que guían a los participantes a través del desarrollo de un RAG de principio a fin, utilizando herramientas como Flowise y LangChain.
Metodología
El curso alterna entre sesiones teóricas que proporcionan una comprensión profunda de los RAGS y sesiones prácticas que permiten a los participantes experimentar con la tecnología en escenarios controlados y reales.
Este programa es perfecto para aquellos que están listos para llevar la funcionalidad de ChatGPT y otros modelos de lenguaje a niveles de desempeño nunca antes vistos, haciendo de los RAGS una herramienta indispensable en el campo de la inteligencia artificial.
Requisitos
No se requiere experiencia previa en programación. El curso incluirá el uso de herramientas No-Code para facilitar el aprendizaje y la implementación de RAGS.
