Curso Bases de Datos Vectoriales y RAG para IA Generativa del centro TrainingIT

Descripción

A través de esta formación vas a comprender los fundamentos y la arquitectura de las bases vectoriales aplicadas a sistemas de recuperación de información. Aprenderás cómo funcionan los embeddings, las métricas de similitud y las estructuras de indexación, además de integrar estas tecnologías en aplicaciones de IA generativa mediante el patrón RAG.

A quién va dirigido

 Nuestro programa formativo se ha destinado a aquellas personas que se desarrollen en el manejo de datos estén interesadas en aprender a aplicar búsquedas semánticas en grandes volúmenes de información.

Objetivos

• Comprender los fundamentos de bases vectoriales.
• Usar embeddings como representación numérica del significado.
• Crear índices vectoriales con métricas de similitud y estructuras como HNSW e IVF.
• Implementar flujos completos de almacenamiento y consulta: ingesta, particionado y reindexado.

Temario

1.Fundamentos y puesta en marcha

1.1 Introducción a las bases de datos vectoriales

1.2 Preparación del entorno

1.3 Primeros vectores

1.4 Qdrant: hello world

1.5 Milvus: hello world

1.6 Consultas básicas

1.7 Evaluación métricas

Test de conocimientos Tema 1

2.Tecnologías comparadas y lab

2.1 Visión general de tecnologías

2.2 Crea tu primer índice FAISS y haz búsquedas

Test de conocimientos Tema 2

3.Escalabilidad y Rendimiento

3.1 Métricas clave y ajuste

3.2 Indexación eficiente

3.3Práctica Indexación

4.Integración en aplicaciones de IA generativa

4.1 Pipeline completo

4.2 Gobierno y buenas prácticas

4.3 Ejemplo Buenas Prácticas

Implementa tu buscador vectorial

Titulación obtenida

1. Certificado de asistencia al curso: Para obtener este certificado debes haber completado el 75% del curso.
2. Certificado de aprovechamiento: Si has completado el curso y has realizado todas las pruebas prácticas del curso, y la media de tu calificación es igual o superior a 6.

Requisitos

• Conocimientos básicos de programación para trabajar con ejemplos y clientes de acceso a bases de datos vectoriales.
• Familiaridad con Python y el uso de entornos virtuales para la ejecución de ejemplos prácticos.
• Conocimientos básicos de Docker para ejecutar servicios vectoriales en entornos locales o de prueba.

Información Adicional

Precio: 150,00 €

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