Curso Sistemas RAG
Construyendo un Asistente Inteligente con Sistemas RAG y Deepseek
En los รบltimos aรฑos, la inteligencia artificial ha revolucionado la manera en que interactuamos con la informaciรณn. Los modelos de lenguaje avanzados han permitido generar respuestas en lenguaje natural de forma sorprendentemente precisa. Sin embargo, estos modelos tienen una limitaciรณn fundamental: su conocimiento estรก basado en los datos con los que fueron entrenados y no pueden acceder a informaciรณn actualizada o especรญfica que no estรฉ en su memoria.
Para superar esta limitaciรณn, ha surgido una tecnologรญa conocida como Retrieval-Augmented Generation (RAG), que combina la capacidad de generaciรณn de modelos de lenguaje con la recuperaciรณn de informaciรณn en tiempo real desde fuentes externas. Gracias a esta tรฉcnica, podemos construir asistentes inteligentes que no solo generan texto, sino que tambiรฉn pueden buscar y utilizar informaciรณn relevante en documentos, bases de datos y otras fuentes.
Este curso te guiarรก paso a paso en la creaciรณn de un sistema RAG utilizando exclusivamente herramientas open source, lo que significa que no dependerรกs de soluciones propietarias y podrรกs tener control total sobre el sistema. Aprenderรกs a integrar modelos de lenguaje locales con herramientas como Ollama, que permite ejecutar LLMs en tu propio hardware, y DeepSeek, uno de los modelos open source mรกs avanzados en generaciรณn de texto. Tambiรฉn utilizarรกs LangChain, un framework diseรฑado especรญficamente para conectar modelos de lenguaje con bases de datos, documentos y flujos de trabajo avanzados. Finalmente, aprenderรกs a construir una interfaz web interactiva utilizando Streamlit, para que cualquier usuario pueda interactuar con tu sistema de manera intuitiva.
ยฟQuรฉ aprenderรกs en este curso?
- Comprender los principios bรกsicos de RAG y su importancia en la inteligencia artificial moderna.
- Configurar un entorno de desarrollo con herramientas open source como Ollama, DeepSeek, LangChain y Streamlit.
- Procesar y vectorizar documentos en diferentes formatos (PDF, Word, Excel, TXT) para hacer bรบsquedas eficientes.
- Conectar un modelo de lenguaje con una base de datos vectorial para recuperar informaciรณn relevante en tiempo real.
- Construir un asistente inteligente que pueda responder preguntas con datos actualizados.
- Diseรฑar una interfaz web interactiva para que los usuarios puedan interactuar con el sistema de manera sencilla.
- Optimizar y desplegar el sistema para su uso en aplicaciones reales.
ยฟPor quรฉ aprender sobre RAG?
Los sistemas de inteligencia artificial basados รบnicamente en modelos de lenguaje tienen limitaciones cuando se trata de responder preguntas que requieren informaciรณn precisa, actualizada o especรญfica de un dominio concreto. En cambio, los sistemas RAG combinan lo mejor de dos mundos:
- La creatividad y comprensiรณn del lenguaje de los LLMs.
- La precisiรณn y actualizaciรณn de la informaciรณn recuperada desde documentos o bases de datos.
Esto los hace ideales para aplicaciones en diversos sectores, como:
- Atenciรณn al cliente: Bots que pueden responder preguntas basadas en documentaciรณn interna.
- Salud: Sistemas que acceden a estudios mรฉdicos recientes para dar informaciรณn actualizada.
- Finanzas: Herramientas que buscan informaciรณn en reportes econรณmicos para asesorar en inversiones.
- Educaciรณn: Asistentes que pueden responder preguntas con base en libros y artรญculos cientรญficos.
ยฟPara quiรฉn es este curso?
Este curso estรก diseรฑado tanto para desarrolladores como para entusiastas de la IA que quieran aprender a construir asistentes inteligentes sin depender de soluciones cerradas y costosas. Se recomienda tener conocimientos bรกsicos de Python, pero todo el contenido serรก explicado de forma accesible para que cualquier persona con interรฉs en IA pueda seguir el curso sin problemas.
Si alguna vez te has preguntado cรณmo funcionan los asistentes inteligentes avanzados o cรณmo podrรญas construir uno para un negocio o proyecto personal, este curso te darรก todas las herramientas necesarias para hacerlo realidad.
ยกComencemos esta aventura en el mundo de los sistemas RAG y la inteligencia artificial open source!
รndice del Curso:
Introducciรณn Curso Sistemas RAG
Descripciรณn general del curso y objetivos de aprendizaje.
Mรณdulo 1: ยฟQuรฉ es un sistema RAG?
Explicaciรณn de la tecnologรญa RAG, su importancia y casos de uso.
Mรณdulo 2: Configuraciรณn del entorno de desarrollo
Instalaciรณn y configuraciรณn de herramientas como Python, Ollama, DeepSeek, LangChain y Streamlit.
Mรณdulo 3: Ingesta y vectorizaciรณn de documentos
Carga de documentos en PDF, TXT, Word y Excel. Creaciรณn de embeddings y almacenamiento en bases de datos vectoriales.
Mรณdulo 4: Construcciรณn del flujo RAG
Implementaciรณn del pipeline de recuperaciรณn y generaciรณn de respuestas utilizando modelos de lenguaje.
Mรณdulo 5: Creaciรณn de una interfaz con Streamlit
Desarrollo de una interfaz grรกfica para que los usuarios puedan interactuar con el asistente RAG.
Mรณdulo 6: Optimizaciรณn y despliegue
Mejoras en el rendimiento, evaluaciรณn del sistema y despliegue en servidores o plataformas en la nube.
Conclusiรณn Curso Sistemas RAG
Resumen del curso y prรณximos pasos para seguir explorando la tecnologรญa RAG.
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