Generación Aumentada por Recuperación (RAG): teoría y aplicaciones

Este programa ofrece una introducción completa y accesible a la técnica Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval augmented generation o RAG), que combina los últimos avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).

RAG integra las capacidades generativas de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), con sistemas avanzados de recuperación de información en tiempo real, superando las limitaciones de memoria estática, dependencia de patrones generales y alucinaciones de los LLMs. Al conectar los modelos con fuentes externas, como bases de datos estructuradas y documentos especializados, RAG permite generar respuestas precisas, actualizadas y adaptadas al contexto, transformando la forma en que se utiliza la IA para resolver problemas complejos y específicos.

El curso combina sesiones teóricas con actividades prácticas, promoviendo una comprensión profunda y aplicada de los conceptos. Se utilizarán estudios de caso, debates, trabajos grupales y ejercicios interactivos para facilitar el aprendizaje.

El curso está dirigido a estudiantes y profesionales de campos diversos, sociales y humanísticos, lingüísticos y de ciencias puras, interesados en explorar las aplicaciones de técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural sin necesidad de conocimientos técnicos previos.