Sistemas RAG - Cómo hacer que un LLM tenga acceso a la información de tu empresa
Vamos a aprender a construir un chatbot con sistema RAG desde 0, sus componentes, las tecnologías más usadas y los parámetros que afectan a todo el proceso. Este curso combina la teoría en detalle y lecciones de código.
289 Alumnos matriculados
4.4(130 valoraciones)
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
9 Secciones · 35 Lecciones ·
4 h. y 35 min.
en total
Introducción
2 min.
Preparando las herramientas
21 min.
Conceptos básicos
53 min.
Ingesta de documentos
1 h. y 11 min.
Pipeline de retrieval
1 h. y 1 min.
Agentización del retrieval
36 min.
Añadiendo una interface a nuestro sistema RAG
22 min.
Proyecto práctico
4 min.
Conclusiones
1 min.
Habilidades que obtendrás
Aprender a construir un chatbot.
Aprender a construir un sistema RAG.
Requisitos mínimos
Conocimiento intermedio de Python.
Valoración de nuestros alumnos
4.4
130 valoraciones
5
4
3
2
1
Muy buena formacion
Carmen Maria Fernandez Mesa
Muy detallado, interesante y pedagógico
Miguel Angel Urbano Gil
Este curso si que me ha gustado, lo único que está un poco desactualizado pero igualmente muy bien. como sugerencia podrían usar un llm gratuito. la plataforma se traba y va tan mal que se ve totalmente borrosa la imagen de vez en cuándo y toca recargar la página pero vuelve a pasar
Mara Pareja Del Pino
Curso interesante para entender los conceptos básicos de sistemas rag.
Rafael Marques De Gracia
Me ha parecido un nivel técnico elevado con muchos tecnicismos pero muy bien explicado.
Cristina Cuadrado Bendito
En la pregunta 2 de 5 de agentización del retrieval, la segunda opción aparece incompleta (¿cuál es el formato que debe devolver un agente react tras ejecutar una acción?)
Maria Nieves Saez Lopez
Hay un error en una pregunta del test. no sé por qué la resolución de los vídeos disminuye tanto, lo que hace que algunos textos no se lean bien.
Manuel Sanchez Gomez
El contenido muy interesante, pero en mi empresa no podemos trabajar con herramietas fuera del ecosistema microsoft, por tantao google collab.... no lo voy a tocar nunca, pero si me ha quedado mas claro el proceso
Maria Mercedes Martinez De Pison Soriano
Me ha gustado mucho la estructura y el ritmo del curso, así como las explicaciones del profesor. sin embargo, me ha faltado ver cómo se puede aplicar en una empresa con pocas herramientas autorizadas, como dentro del ecosistema microsoft o google
Marc Fornells Miranda
En la parte última me he perdido porque no se especificaba el entorno de ejecución para la interfaz del chatbot o al menos se me ha pasado desapercibido. estaría bien especificarlo mejor para poder hacer las ejecuciones en paralelo se avanza en el curso. por lo demás muy bien, muy buen contenido y estructura del curso
Patricia Soto Arranz
El curso está muy bien y se agradece tener a disposición todos los notebooks en un repositorio. no obstante, hay librerías que dan fallos en python y esto se debería tener en cuenta para ofrecer alternativas.
PALOMA LLEDÓ SEMPERE
El curso abarca muchos temas y es dificil comprimirlo en tan poco tiempo.
Juan Antonio Luceno Arroyo
Creo que está ya un poco desfasada esta formación en cuanto al desarrollo actual de las ias.
David Pérez Martín
No deseo hacer comentarios
Jose Manuel Fernandez Aldrey
Es un curso bueno pero demasiado para el nivel que busco yo en ia, creo que está orientado más a desarrolladores
Francisco Jesus Merida Quero
El curso es muy bueno pero es una pena que el código no este actualizado y que se hagan los ejemplos con modelos no gratuitos, si se corrige eso el curso es muy bueno
Santiago Ramirez Torrijos
En este campo las herramientas evolucionan muchísimo. el código de los ejercicios daba muchos problemas. en el tema de crear el agente ya tiré la toalla, porque había demasiadas cosas que se la pegaban.
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Curso
4.4(130 valoraciones)
Sistemas RAG - Cómo hacer que un LLM tenga acceso a la información de tu empresa
Vamos a aprender a construir un chatbot con sistema RAG desde 0, sus componentes, las tecnologías más usadas y los parámetros que afectan a todo el proceso. Este curso combina la teoría en detalle y lecciones de código.