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Module M5
Intermedio • ~50min

Módulo 5 — Anclar la IA en fuentes fiables (RAG)

"Integra Retrieval-Augmented Generation (RAG) para enriquecer el LLM con datos específicos y actualizados."

⚠Haz tus respuestas de IA más precisas anclándolas en tus propios datos.

ObjetivosSolo lectura

01Comprender el principio RAG (Retrieval-Augmented Generation)
02Implementar un pipeline RAG simple con base de datos vectorial
03Optimizar estrategias de chunking y calidad de recuperación

Contenido

Sección 01
Introducción a RAG: ¿por qué integrar datos externos?
Sección 02
Vectorización, embeddings y recuperación semántica.
Sección 03
Ejercicio: indexar un conjunto de documentos y consultar con RAG.
Sección 04
Optimización: chunking, metadatos y reranking.

Habilidades

Implementar un pipeline RAG con base de datos vectorial.Fragmentar e indexar documentos para recuperación óptima.Mejorar calidad de recuperación con metadatos y reranking.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el módulo "Módulo 5 — Anclar la IA en fuentes fiables (RAG)"?+

"Módulo 5 — Anclar la IA en fuentes fiables (RAG)" es un módulo de formación en línea de nivel Intermedio • ~50min. Dominar RAG, implementar un pipeline de base de datos vectorial y optimizar recuperación con chunking y reranking.

¿Hay requisitos previos para este módulo?+

Sí, recomendamos completar el Módulo 4 antes de comenzar este módulo.

¿Este módulo es gratuito?+

Este módulo forma parte de nuestra oferta premium. Puede explorar el contenido de marketing de forma gratuita y desbloquear el acceso completo a través de nuestra página de precios.

¿Qué aprenderé en este módulo?+

Implementar un pipeline RAG con base de datos vectorial.. Fragmentar e indexar documentos para recuperación óptima.. Mejorar calidad de recuperación con metadatos y reranking..