Aprende RAG con Python y LangChain

Por @SoyFYDev el 26/06/2024

Cómo hacer una aplicación RAG (Retrieval-Augmented Generation) desde cero utilizando Python y LangChain

Este vídeo es un tutorial detallado sobre cómo construir una aplicación RAG (Retrieval-Augmented Generation) desde cero utilizando Python y LangChain. Los puntos principales del vídeo son:

1. El objetivo es crear una aplicación que pueda responder preguntas basándose en un texto largo, como la transcripción de un vídeo.
2. Se explica el concepto de RAG, que implica dividir un texto largo en fragmentos más pequeños y seleccionar las partes relevantes para responder a una pregunta específica.
3. El instructor muestra cómo cargar un archivo de texto (la transcripción) utilizando el TextLoader de LangChain.
4. Se discuten diferentes métodos para dividir el texto en fragmentos más pequeños, mencionando varios tipos de "text splitters" disponibles en LangChain.
5. El vídeo parece ser parte de una serie más amplia sobre la construcción de sistemas de aprendizaje automático listos para producción.
6. El instructor, Santiago Valdarrama (svpino en GitHub y Twitter), ofrece un programa interactivo en vivo para enseñar estos conceptos en profundidad.
7. Se muestra código Python en tiempo real para implementar los conceptos explicados.
8. El vídeo aborda los desafíos de seleccionar las partes relevantes del texto para responder preguntas específicas, lo que hace que las aplicaciones RAG sean más complejas de construir.

Este tutorial es particularmente relevante para desarrolladores y entusiastas de la IA que buscan aprender cómo crear sistemas de pregunta-respuesta avanzados utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y recuperación de información.