LLM a fondo: embeddings, búsqueda y RAG
Lecciones del curso
Las lecciones marcadas como gratis están abiertas para todos. El resto se abre al comprar el curso o con la Membresía. Durante el lanzamiento publicamos lecciones nuevas cada semana.
Módulo 1 · Cómo funciona un LLM y primeros pasos con Cohere
1.1Cómo funciona un LLM sin matemáticas pesadas25 minGratis1.2Tu primera llamada a la API de Cohere25 minGratis1.3Conversaciones, parámetros y streaming25 min1.4Prompts claros y salidas estructuradas25 minMódulo 2 · Embeddings y búsqueda
2.1Qué es un embedding y cómo se compara25 min2.2Embeddings con Cohere: input_type, dimensiones y español30 min2.3Búsqueda léxica, semántica e híbrida30 min2.4Chunking de documentos en español30 minMódulo 3 · Reordenamiento y RAG con citas
3.1Índices vectoriales: de numpy a FAISS30 min3.2Reordenamiento con Rerank25 min3.3RAG paso a paso con citas30 min3.4Evaluar un sistema RAG30 minMódulo 4 · Agentes, producción y proyecto final
4.1Herramientas y agentes simples30 min4.2RAG conversacional y consultas difíciles30 min4.3Costos, límites y producción30 min4.4Proyecto final: asistente del reglamento de la cooperativa60 min