Cómo crear aplicaciones RAG listas para producción: Jerry Liu

AI Engineer. El CEO de LlamaIndex explica la distancia entre una «demostración ingenua de RAG» y un pipeline real: small-to-big retrieval (recuperación de pequeño a grande), enrutamiento de subpreguntas, búsqueda híbrida y evaluación. La estructura de sus diapositivas se corresponde casi directamente con las secciones del pipeline del artículo; conviene verlo primero y releer después el artículo teniendo presentes sus diagramas.

Ver siguiente

Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.

39 minutos

Presentación de RAG 2.0: RAG con agentes + grafos de conocimiento (plantilla gratuita)

Compararás la recuperación con agentes y la recuperación mediante grafos en una implementación concreta.

AvanzadoIA para empresas

13 minutos

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizando modelos de IA

Elegirás entre prompting, RAG, fine-tuning o una combinación según el modo de fallo real.

AvanzadoIA para empresas

157 minutos

Fine-tuning de modelos LLM: curso de IA generativa

Podrás ejecutar de principio a fin fine-tuning con cuantización, LoRA y QLoRA en hardware que la mayoría de los desarrolladores ya posee.

AvanzadoIA privada/local