Aprende a construir aplicaciones inteligentes con RAG con Microsoft Azure. Descubre cómo conectar modelos de lenguaje con tus propios datos, optimizar búsquedas mediante vectores y desplegar soluciones en Azure. Desarrolla sistemas que recuperan y generan información con precisión y contexto.
Etapas de RAG
- 5

Embeddings y vectorización en RAG
03:34 min - 6

RAG en Azure en lugar de local
03:51 min - 7

Qué son las bases de datos vectoriales
04:49 min - 8

Desplegando infraestructura RAG en Azure
05:15 min - 9

Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 min - 10

Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:36 min
Tecnicas de RAG
- 11

Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 min - 12

Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 min - 13

Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 min - 14

Reindexar nuevos PDFs en Azure AI Search
03:16 min - 15

Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:04 min
RAG avanzado
- 16

Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 min - 17

Cómo guardar embeddings en Parquet para la nube
03:13 min - 18

Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:52 min - 19

Cómo comparar índices vectoriales en Azure AI Search
03:58 min - 20

Demo app de Azure AI Search en minutos
03:38 min
Fusionando RAG con un agente
Conoce quién enseña el curso

Amin Espinoza
Sr. Software Development Engineer
Sr. Software Development Engineer
4.4 · 143 opiniones


RENÉ CARDOSO
Fundamental tomar este curso para todos quienes queremos dominar los agentes. Muy recomendado para quien ya trabaja en plataforma Azure.


Edgar A. Gonzalez Ambriz
Muy buen curso de un tema importante para los LLMs. Excelente la manera en como el profesor lo explica


Juan Carlos Quishpe
Excelente curso, muy buena explicación del profesor.


José Luis Cornejo Valencia
Necesitaba este curso.
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