En este curso, aprenderemos a optimizar archivos y datos para la Generación Mejorada por Recuperación, o RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Al final de este curso, dispondrá de medidas prácticas para mejorar la calidad de las respuestas generadas por LLM al utilizar una fuente de conocimientos personalizada.

RAG combina dos potentes conceptos: recuperación y generación. Permite a su agente de IA extraer información precisa de amplias fuentes de datos, como un catálogo de productos o una lista de pólizas, y luego utilizar modelos lingüísticos para generar respuestas naturales e informativas. Esto se traduce en un agente que no sólo da una respuesta, sino que proporciona la respuesta correcta a partir de una fuente de confianza, de forma rápida y precisa.

Pero la cuestión es la siguiente: la calidad de las respuestas de su agente depende en gran medida de la calidad y la estructura de los datos que usted le proporciona. Si los datos que recibe están desordenados, son redundantes o no están estructurados, las respuestas de su agente lo reflejarán. Aquí es donde el preprocesamiento de datos resulta crucial. Si prepara los datos con cuidado, sentará las bases para obtener respuestas de alta calidad, significativas y precisas.

En esta serie, le guiaremos a través de todo lo que necesita saber para preparar sus archivos y datos para RAG. Vamos a cubrir:

• Cómo estructurar sus documentos para mayor claridad,
• Buenas prácticas para limpiar y simplificar el texto,
• Añadir metadatos y resúmenes para enriquecer el contexto,
• Optimización de datos no textuales, como imágenes y tablas,
• Validación y mantenimiento de datos.

Cada vídeo desglosará estos pasos con ejemplos, ofreciéndole información práctica que podrá aplicar directamente a sus proyectos de IA. Al final de esta serie, tendrás las herramientas para tomar cualquier conjunto de datos, transformarlo para RAG y optimizar el rendimiento de tus agentes de IA.