Curso RAG con OpenAI en Python

La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la forma en que las aplicaciones interactúan con grandes volúmenes de información. Este roadmap te guiará en el dominio de RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizando las APIs de OpenAI y Python, una combinación esencial para desarrollar sistemas inteligentes capaces de consultar, procesar y generar respuestas contextualizadas a partir de bases de conocimiento personalizadas.

¿Qué es RAG y por qué aprenderlo?

RAG es una arquitectura que combina la recuperación de información relevante con la generación de texto mediante modelos de lenguaje. A diferencia de los chatbots tradicionales que solo responden según su entrenamiento base, los sistemas RAG pueden acceder a documentos específicos, bases de datos corporativas o repositorios de conocimiento para proporcionar respuestas precisas y actualizadas.

Dominar esta tecnología te permitirá:

• Crear asistentes virtuales especializados en dominios específicos
• Desarrollar sistemas de búsqueda semántica avanzada
• Implementar chatbots empresariales con acceso a documentación interna
• Construir aplicaciones que combinen conocimiento externo con capacidades generativas

¿A quién va dirigido este roadmap?

Este itinerario formativo está diseñado para:

• Desarrolladores Python con conocimientos básicos que deseen especializarse en inteligencia artificial aplicada
• Ingenieros de software interesados en integrar capacidades de IA en aplicaciones existentes
• Científicos de datos que busquen ampliar sus habilidades hacia la generación aumentada por recuperación
• Arquitectos de soluciones que necesiten diseñar sistemas inteligentes escalables
• Profesionales tecnológicos que quieran posicionarse en el mercado de la IA generativa

No se requiere experiencia previa con OpenAI, aunque es recomendable tener familiaridad con Python y conceptos básicos de APIs REST.

Contenido del roadmap

Fundamentos de OpenAI

Comenzarás estableciendo las bases necesarias para trabajar con la plataforma OpenAI. Aprenderás qué es OpenAI, cómo obtener y gestionar tu clave de API de forma segura, y cómo instalar el SDK oficial de Python. Explorarás las diferentes APIs disponibles, comprendiendo sus casos de uso y limitaciones.

Arquitectura RAG

Profundizarás en los conceptos fundamentales de RAG, entendiendo cómo funciona la recuperación aumentada por generación y cuándo aplicarla. Estudiarás la File API para gestionar documentos, aprenderás a procesar diferentes tipos de entradas de archivo, y trabajarás con vector stores para almacenar representaciones semánticas de tu información.

Implementación práctica

A través de ejercicios de código, implementarás sistemas RAG funcionales. Trabajarás con file inputs para cargar y procesar documentos, configurarás vector stores para búsquedas eficientes, y dominarás las técnicas de retrieval para recuperar información relevante. Finalmente, explorarás embeddings, la tecnología subyacente que permite la búsqueda semántica.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este roadmap, serás capaz de:

• Configurar y autenticar correctamente el SDK de OpenAI en proyectos Python
• Implementar sistemas RAG completos desde la carga de documentos hasta la generación de respuestas
• Gestionar archivos y documentos mediante la File API de OpenAI
• Crear y administrar vector stores para almacenamiento semántico eficiente
• Desarrollar mecanismos de retrieval que recuperen información contextualmente relevante
• Trabajar con embeddings para representar texto en espacios vectoriales
• Integrar capacidades de búsqueda semántica en aplicaciones existentes
• Optimizar consultas para obtener respuestas precisas y contextualizadas
• Diseñar arquitecturas escalables para sistemas de IA generativa

Este roadmap combina teoría y práctica mediante conceptos fundamentales y ejercicios de código que consolidarán tu aprendizaje. Al finalizar, dispondrás de las habilidades necesarias para desarrollar aplicaciones profesionales que aprovechen el poder de RAG con OpenAI, una competencia cada vez más demandada en el mercado laboral tecnológico.