Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Aprenderás a construir sistemas RAG basados en SQL que conviertan preguntas en lenguaje natural en consultas SQL válidas, las validen de forma segura, las ejecuten contra bases de datos y sinteticen los resultados en respuestas precisas de LLM — lo que te permitirá obtener información de valor de datos relacionales sin necesidad de que los expertos en el dominio tengan que escribir consultas.

Aprenderás a construir sistemas RAG semánticos que recuperan información relevante de documentos no estructurados utilizando *embeddings* y bases de datos vectoriales —desde el preprocesamiento de documentos en fragmentos (*chunks*) buscables hasta la implementación de búsqueda semántica en tiempo real y generación de respuestas—, lo que te permitirá extraer información valiosa de la gran mayoría de los datos empresariales que existen en forma de documentos y texto libre.