Name: Retrieval-Augmented Generation with LangChain
Rating: 4.694915254237288 (59 reviews)

Retrieval-Augmented Generation with LangChain

Intermedio4.6+59 reseñasActualizado 03/2026

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

PythonArtificial Intelligence1 h - 3 h3,500 XPCertificado de logro

Python1 h - 3 h3,500 XPCertificado de logro

Descripción del curso

A description of the course.

Requisitos previos

LLM Application Fundamentals with LangChain LLM Application Evaluation with LangSmith

Programa de formación

Contenido del curso

Generación aumentada por recuperación

Recuperación estructurada
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.
Recuperación semántica
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.

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