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Aprende a construir pipelines de RAG en producción que recuperan contexto relevante y generan respuestas precisas, cubriendo estrategias de chunking, modelos de embedding, búsqueda vectorial, re-ranking y técnicas de evaluación que distinguen un RAG útil de un chatbot que alucina.
Guía práctica para construir sistemas RAG de producción que entregan respuestas precisas y fundamentadas, cubriendo estrategias de embeddings, selección de bases de datos vectoriales, enfoques de chunking, reranking y marcos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Una guía práctica para construir sistemas RAG fiables, que abarca estrategias de chunking, modelos de embeddings, almacenes vectoriales y los patrones de recuperación que separan los prototipos que funcionan de los sistemas en producción.
Construye pipelines RAG eficaces con ejemplos prácticos en TypeScript: estrategias de chunking de documentos, generación de embeddings, ajuste de la búsqueda vectorial, construcción de prompts y métodos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Compara opciones de bases de datos vectoriales, incluidas Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus y pgvector, para aplicaciones de IA, analizando estrategias de indexación, rendimiento de consultas, capacidades de filtrado y las compensaciones en complejidad operativa.
Diseña e implementa pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) que van más allá de las demos simples, con estrategias de chunking, optimización de embeddings, reranking y métricas de evaluación para aplicaciones de IA en producción.
Una guía práctica sobre bases de datos vectoriales para la búsqueda por similitud, con embeddings, estrategias de indexación, métricas de distancia y cuándo elegir Pinecone, Weaviate, pgvector o FAISS según tu caso de uso.
Cómo crear pipelines de NLP listos para producción, cubriendo el preprocesamiento de texto, la tokenización, los embeddings, la clasificación y la extracción de entidades, con ejemplos prácticos en TypeScript y Python.