RAG desde cero : Construcción de sistemas robustos de recuperación y generación aumentada
Overview
Construcci n de sistemas robustos de recuperaci n y generaci n aumentada
Los modelos de lenguaje pueden generar respuestas impresionantes, pero sin acceso a informaci n confiable pueden producir resultados incompletos o incorrectos.
La generaci n aumentada por recuperaci n (RAG) combina modelos de lenguaje con bases de conocimiento externas para producir respuestas m s precisas, actualizadas y verificables.
"RAG desde cero" es una gu a pr ctica para dise ar y construir sistemas de recuperaci n y generaci n aumentada desde sus fundamentos hasta implementaciones listas para producci n.
Este libro est pensado para desarrolladores y arquitectos que desean construir aplicaciones de IA basadas en conocimiento real y datos estructurados.
Por qu RAG es esencial en las aplicaciones de IA
Los modelos de lenguaje por s solos presentan limitaciones importantes:
informaci n desactualizada
respuestas sin fuentes verificables
falta de acceso a datos internos
riesgo de alucinaciones del modelo
Los sistemas RAG solucionan estos problemas combinando modelos generativos con motores de b squeda sem ntica y bases de datos vectoriales.
Lo que aprender en este libro
fundamentos de la arquitectura RAG
preparaci n y fragmentaci n de documentos
creaci n de embeddings para b squeda sem ntica
indexaci n eficiente de informaci n
recuperaci n contextual de documentos
integraci n con modelos generativos
optimizaci n de rendimiento y latencia
evaluaci n y mejora de respuestas
seguridad y control del sistema
Herramientas y tecnolog as clave
El libro explora frameworks y herramientas modernas para construir sistemas RAG, incluyendo:
LangChain
LlamaIndex
Pinecone
Weaviate
Estas tecnolog as permiten construir sistemas de recuperaci n y generaci n altamente escalables.
Aplicaciones reales
A lo largo del libro aprender a construir sistemas como:
asistentes de conocimiento empresarial
motores de b squeda inteligentes
an lisis automatizado de documentos
sistemas de soporte basados en IA
herramientas de investigaci n asistida
Cada ejemplo muestra c mo aplicar RAG en aplicaciones modernas basadas en datos.
Para qui n es este libro
desarrolladores de software
ingenieros de aprendizaje autom tico
arquitectos de sistemas
cient ficos de datos
equipos que desarrollan aplicaciones basadas en IA
Si desea construir aplicaciones de inteligencia artificial que combinen generaci n de lenguaje con conocimiento real, este libro le proporcionar el enfoque t cnico necesario.
Construya sistemas de conocimiento inteligentes.
Integre recuperaci n sem ntica.
Domine la arquitectura RAG.
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Details
- ISBN-13: 9798252011035
- ISBN-10: 9798252011035
- Publisher: Independently Published
- Publish Date: March 2026
- Dimensions: 9 x 6 x 0.61 inches
- Shipping Weight: 0.86 pounds
- Page Count: 290
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