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Aprende a construir una aplicación RAG (Retrieval-Augmented Generation) de extremo a extremo que permite interactuar con datos no estructurados en múltiples formatos incluyendo audio, video, imágenes, PDF, Excel, CSV y HTML. Domina el uso de Langchain como tecnología principal mientras integras modelos de lenguaje avanzados como Gemini Pro Fast, Microsoft Phi3.5 Mini y Llama 3.2 3B, estos últimos alojados en Nvidia NIM. Explora diferentes opciones de almacenamiento vectorial trabajando con Elastic, Chroma, Faiss y Wilvus, y utiliza modelos de incrustación de Gemini y Nvidia para procesar tus datos. Desarrolla la interfaz de usuario y servidor de aplicaciones usando Streamlit, mientras implementas contenedorización con Docker y Docker Compose para crear un entorno de desarrollo robusto y escalable. El curso incluye acceso al repositorio de código completo en GitHub y está dividido en tres partes que cubren todo el proceso de desarrollo desde la configuración inicial hasta la implementación final de la aplicación.
