Curso Sistemas RAG con LangChain

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) representa uno de los avances más significativos en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial conversacional. Este roadmap te guiará a través de la implementación completa de sistemas RAG utilizando LangChain, el framework líder para construir aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

A lo largo de este itinerario aprenderás a crear sistemas capaces de responder preguntas basándose en documentos propios, superando las limitaciones de conocimiento de los modelos de lenguaje tradicionales. Dominarás desde la preparación de datos hasta técnicas avanzadas de recuperación semántica, construyendo aplicaciones que combinan la potencia de los LLM con información actualizada y específica de tu dominio.

Este roadmap está diseñado para proporcionarte una comprensión profunda tanto de los fundamentos teóricos como de la implementación práctica, permitiéndote desarrollar soluciones RAG robustas y escalables para entornos de producción.

Público objetivo

Este roadmap está especialmente diseñado para:

• Desarrolladores de software con conocimientos básicos de Python que deseen especializarse en aplicaciones de IA generativa
• Ingenieros de Machine Learning interesados en integrar modelos de lenguaje con bases de datos vectoriales
• Arquitectos de soluciones que necesiten diseñar sistemas de recuperación de información inteligentes
• Data Scientists que busquen ampliar sus habilidades hacia el procesamiento de lenguaje natural aplicado
• Profesionales de IA que quieran implementar chatbots empresariales con conocimiento específico de dominio

Se recomienda tener experiencia previa con Python y comprensión básica de conceptos de machine learning. Conocimientos previos sobre modelos de lenguaje son útiles pero no imprescindibles, ya que el roadmap cubre los fundamentos necesarios.

Contenido del roadmap

Fundamentos de LangChain y RAG

El itinerario comienza estableciendo las bases necesarias con la instalación de LangChain y sus dependencias, asegurando un entorno de desarrollo correctamente configurado. Posteriormente, explorarás la introducción a RAG, comprendiendo la arquitectura fundamental que permite a los modelos de lenguaje acceder a información externa de forma eficiente.

Gestión y preparación de documentos

Aprenderás técnicas esenciales para la carga de documentos desde múltiples fuentes, incluyendo archivos PDF, páginas web y bases de datos. El módulo de document loaders avanzados te permitirá trabajar con formatos complejos y fuentes de datos especializadas.

La fase de splitting de documentos te enseñará a dividir textos largos en fragmentos manejables, mientras que el chunking avanzado profundizará en estrategias sofisticadas para mantener la coherencia semántica y optimizar la recuperación de información.

Representación vectorial y almacenamiento

Dominarás la creación de embeddings, transformando texto en representaciones numéricas que capturan significado semántico. Explorarás diferentes vector stores y sus características, implementando soluciones con ChromaDB para proyectos ligeros y PGVector para sistemas empresariales que requieren la robustez de PostgreSQL.

Recuperación y optimización

El módulo de Semantic Search te capacitará para implementar búsquedas basadas en similitud semántica, superando las limitaciones de las búsquedas por palabras clave tradicionales. Finalmente, aprenderás técnicas de reranking para refinar los resultados de búsqueda y mejorar la relevancia de las respuestas generadas.

Evaluación práctica

El roadmap incluye evaluaciones prácticas que te permitirán demostrar tu dominio de los conceptos mediante la implementación de sistemas RAG completos y funcionales.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este roadmap, serás capaz de:

• Configurar y gestionar entornos de desarrollo con LangChain para proyectos de IA generativa
• Implementar pipelines completos de procesamiento de documentos, desde la carga hasta la vectorización
• Diseñar estrategias de chunking optimizadas para diferentes tipos de documentos y casos de uso
• Integrar y comparar múltiples bases de datos vectoriales según requisitos de escalabilidad y rendimiento
• Desarrollar sistemas de búsqueda semántica que superen las capacidades de búsqueda tradicional
• Aplicar técnicas de reranking para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas
• Construir aplicaciones RAG de producción capaces de responder preguntas basándose en documentación empresarial
• Optimizar el rendimiento de sistemas RAG mediante la selección adecuada de embeddings y configuraciones de retrieval
• Evaluar y depurar sistemas RAG identificando y resolviendo problemas comunes de recuperación
• Implementar soluciones escalables que manejen grandes volúmenes de documentos manteniendo tiempos de respuesta óptimos

Este roadmap te proporcionará las habilidades técnicas demandadas en el mercado actual para desarrollar asistentes virtuales inteligentes, sistemas de soporte al cliente automatizados, herramientas de análisis documental y cualquier aplicación que requiera combinar la capacidad generativa de los LLM con conocimiento específico y actualizado.