// Classified_Document // Level_Intermedio • 10 h
Módulo 5 — Anclar la IA en fuentes fiables (RAG)
"Integra Retrieval-Augmented Generation (RAG) para enriquecer el LLM con datos específicos y actualizados."
⚠ System_Analysis:Haz tus respuestas de IA más precisas anclándolas en tus propios datos.
Target_Objectives.jsonREAD_ONLY
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
Directory_Structure
CHAPTER_01
Introducción a RAG: ¿por qué integrar datos externos?
CHAPTER_02
Vectorización, embeddings y recuperación semántica.
CHAPTER_03
Ejercicio: indexar un conjunto de documentos y consultar con RAG.
CHAPTER_04
Optimización: chunking, metadatos y reranking.
Capabilities_Matrix
Implementar un pipeline RAG con base de datos vectorial.Fragmentar e indexar documentos para recuperación óptima.Mejorar calidad de recuperación con metadatos y reranking.