Este es el repositorio del curso de LinkedIn Learning Modelos LLM de IA potenciados con contexto: RAG y bases de datos vectoriales. El curso completo está disponible en LinkedIn Learning.
Consulta el archivo Readme en la rama main para obtener instrucciones e información actualizadas.
Descubre cómo integrar datos externos en grandes modelos de lenguaje (LLMs) para hacer consultas personalizadas y mejorar su precisión. En este curso, aprenderás a combinar el poder de las bases de datos vectoriales con la generación con recuperación aumentada (RAG), optimizando el rendimiento de los modelos de IA. Domina las técnicas necesarias para manejar grandes volúmenes de información y aplicarlas en contextos específicos de tu organización. Ideal para científicos de datos, desarrolladores y profesionales en business intelligence que buscan aprovechar el potencial de los LLMs con datos personalizados.
Este repositorio tiene ramas (branches) para cada uno de los vídeos del curso. Puedes usar el menú emergente de la rama en GitHub para cambiar a una rama específica y echar un vistazo al curso en esa etapa, o puedes añadir /tree/nombre_de_la_rama a la URL para ir a la rama a la que quieres acceder.
Las ramas están estructuradas para corresponder a los vídeos del curso. La convención de nomenclatura es Capítulo#_Vídeo#. Por ejemplo, la rama denominada 02_03 corresponde al segundo capítulo y al tercer vídeo de ese capítulo. Algunas ramas tendrán un estado inicial y otro final. Están marcadas con las letras i («inicio») y f («fin»). La branch i tiene el mismo código que al principio del vídeo. La branch f tiene el mismo código que al final del vídeo. La rama master tiene el estado final del código que aparece en el curso.
Diana Diaz Bisbe
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