Introduccion a RAG
Evolución acelerada de los sistemas de inteligencia artificial
Clase 22 de 22 • Curso de RAG con Microsoft Azure
Contenido del curso
Etapas de RAG
- 5
Embeddings y bases de datos vectoriales para documentos digitales
03:35 - 6
Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos
03:51 - 7
Qué son las bases de datos vectoriales y sus aplicaciones
04:50 - 8
Despliegue de recursos de IA en Azure con scripts de Bash
05:15 - 9
Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 - 10
Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:37 quiz de Etapas de RAG
Tecnicas de RAG
- 11
Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 - 12
Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 - 13
Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 - 14
Actualización manual de índices con nuevos documentos PDF
03:17 - 15
Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:05 quiz de Tecnicas de RAG
RAG avanzado
- 16
Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 - 17
Generación de información ficticia con archivos Parquet
03:14 - 18
Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:53 - 19
Comparación de índices en Azure para optimizar almacenamiento
03:59 - 20
Creación de aplicación demo con Azure Search Service
03:39 quiz de RAG avanzado
Fusionando RAG con un agente
Resumen
La Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en constante evolución, especialmente en áreas clave como sistemas Raj y modelos LLM (Large Language Models). Estos productos avanzados se actualizan rápidamente, haciendo que procesos vigentes hace apenas meses hoy requieran adaptaciones sustanciales para seguir siendo útiles.
¿Por qué los modelos LLM transformarán los sistemas Raj?
Actualmente, los sistemas Raj permiten organización minuciosa y manera eficiente de manejar información, tanto estructurada como no estructurada. Sin embargo, en el futuro próximo, los modelos LLM podrían simplificar aún más estos procesos al asumir directamente el manejo de documentos sin intermediarios.
Esto implicaría:
- Reducción significativa en la complejidad actual.
- Eficiencia mejorada en la gestión de documentos.
- Mayor automatización de tareas de procesamiento de información.
¿Qué avances recientes existen en Azure AI Search?
En poco tiempo, Azure AI Search ha expandido considerablemente sus capacidades. Originalmente limitado a Blob Storage y Data Lake Storage, actualmente puede integrar diversos tipos de almacenamiento como:
- Información estructurada en bases de datos Cosmos DB y SQL.
- Manejo optimizado de tablas.
- Información no estructurada como audio y texto, incluyendo documentos PDF.
- Conectividad cruzada hacia otras nubes como Amazon S3 y AWS.
Estos avances permiten integrar diversos tipos de datos de manera flexible y efectiva, expandiendo el potencial de casos prácticos de implementación.
¿Cómo mantenerte actualizado en inteligencia artificial?
La rápida evolución tecnológica hace esencial actualizar constantemente tus conocimientos. Aunque el panorama actual pueda cambiar radicalmente en pocos años, familiarizarte con estos sistemas te permitirá:
- Adaptarte eficazmente a futuras innovaciones.
- Aplicar inmediatamente conceptos avanzados en proyectos reales.
- Potencializar sistemas de IA y agentes para proyectos que varían desde pequeños emprendimientos hasta grandes empresas.
Recuerda utilizar espacios dedicados a resolución de dudas, compartiendo consultas puntuales que permitan profundizar en áreas específicas del aprendizaje.