En este curso, aprenderemos a optimizar archivos y datos para Retrieval-Augmented Generation, o RAG.
Al finalizar este curso, contarás con pasos concretos que te ayudarán a mejorar la calidad de las respuestas que genera un LLM al usar una fuente de conocimiento personalizada.
RAG combina dos conceptos clave: recuperación y generación. Permite que tu agente de IA obtenga información precisa de grandes fuentes de datos, como un catálogo de productos o una lista de políticas, y luego utilice modelos de lenguaje para generar respuestas naturales e informativas. Esto significa que el agente no solo responde, sino que proporciona la respuesta correcta de una fuente confiable—de manera rápida y precisa.
Pero aquí está el punto: la calidad de las respuestas de tu agente depende en gran medida de la calidad y estructura de los datos que le proporciones. Si los datos están desordenados, son redundantes o no están estructurados, las respuestas del agente reflejarán esos problemas. Por eso, la preparación de datos es fundamental. Al preparar tus datos cuidadosamente, estableces la base para respuestas precisas, útiles y de alta calidad.
En esta serie, te guiaremos por todo lo que necesitas saber para preparar tus archivos y datos para RAG. Cubriremos:
- Cómo estructurar tus documentos para mayor claridad,
- Buenas prácticas para limpiar y simplificar el texto,
- Cómo añadir metadatos y resúmenes para un contexto más completo,
- Optimización de datos no textuales, como imágenes y tablas,
- Validación y mantenimiento de datos.
Cada video desglosará estos pasos con ejemplos, ofreciéndote consejos prácticos que podrás aplicar directamente en tus proyectos de IA. Al finalizar esta serie, tendrás las herramientas necesarias para tomar cualquier conjunto de datos, adaptarlo para RAG y optimizar el rendimiento de tus agentes de IA.
