RAG de extremo a extremo con Weaviate

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 3/2026

¡Domina RAG con Weaviate! Incorpora texto e imágenes para su recuperación y experimenta con búsquedas vectoriales, BM25 e híbridas.

Descripción del curso

¡Aprende a pasar de llamadas simples a LLM a flujos de trabajo RAG multimodales con Weaviate! Verás cómo procesar documentos PDF para extraer contenido clave como párrafos, encabezados y tablas. Insertarás y almacenarás estos datos para su recuperación con Weaviate. Por último, diseñarás prompts de recuperación eficaces para pasarlos a modelos generativos. Para rematar, tratarás los PDFs como imágenes para capturar el contexto que se pierde en imágenes y gráficos. Usarás el modelo de embeddings multimodal ColPali junto con un modelo generativo multimodal de OpenAI para empezar a conversar con imágenes y documentos.

Requisitos previos

Working with the OpenAI API

Fundamentos de RAG con Weaviate

¡Descubre cómo Weaviate hace posibles las aplicaciones RAG! Construirás a mano un flujo de trabajo RAG de extremo a extremo para familiarizarte con los pasos de Recuperación–Aumento–Generación. Esta comprensión te permitirá crear flujos RAG sólidos y optimizados en el Capítulo 2 usando Weaviate.

¡De RAG a riqueza!

50 XP

Generación de texto con LLMs

100 XP

Crear embeddings de texto

100 XP

Comparar incrustaciones de texto

100 XP

Juntando la "R", la "A" y la "G"

100 XP

Iniciar capítulo

RAG de extremo a extremo con Weaviate

Aunque programar a mano flujos RAG es divertido, podrías estar perdiéndote optimizaciones que ofrecen herramientas como Weaviate. En este capítulo, ¡insertarás, almacenarás, recuperarás y generarás respuestas todo con Weaviate!

Flujos de trabajo RAG con Weaviate

50 XP

Extracción de texto de PDF y segmentación en trozos

100 XP

Preparación con Weaviate

100 XP

Consultas en Weaviate

100 XP

RAG de principio a fin

100 XP

Iniciar capítulo

RAG multimodal

En el último capítulo, usaste el contenido de texto de los documentos PDF para crear tus fragmentos, pero dejaste fuera el contenido de las imágenes. Esto provoca una gran pérdida de contexto que puede ser útil para la recuperación y la generación. En este capítulo, usarás los modelos multimodales ColPali para crear embeddings y generar texto e imágenes y así aportar más contexto a las respuestas de tu modelo.

RAG con texto e imágenes

50 XP

Preparación para RAG multimodal

100 XP

RAG Multimodal con Weaviate

100 XP

¡Enhorabuena!

50 XP

Iniciar capítulo

RAG de extremo a extremo con Weaviate

Curso
completo

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Fundamentos de RAG con Weaviate

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RAG multimodal

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