Desarrollo de asistentes virtuales con RAG

El objetivo de este curso es el de introducir y presentar los modelos LLM y sus aplicaciones asociadas. Durante el mismo, el estudiante se familiarizará con las técnicas más habituales para construir soluciones sobre modelos LLM (Large Language Model), como el Fine Tuning y el Retrieve Augmented Generation.

Para ello, se desarrollará una aplicación RAG que utilizará el modelo LLM comercial Mistral. Se revisarán conceptos necesarios como el almacenamiento, las búsquedas vectoriales, la generación de embeddings y la alimentación de los LLM con el contexto asociado.

Al final del curso el estudiante manejará los conceptos básicos del RAG y dispondrá de las herramientas necesarias para el desarrollo de pequeñas aplicaciones.

El curso se realiza online y consiste en 8 horas efectivas de formación teórica y práctica, repartidas en varios días, del siguiente modo:

Fecha	Actividad	Duración
Días 1 y 2	Teoría y práctica. Guiada por instructor.	Sesiones de 3 horas/día.
Días 3 a 8 (*)	Práctica. Proyecto individual.	6 días, (tiempo efectivo estimado: 4 horas).	A través de un proyecto individual el alumno podrá poner en práctica los conocimientos adquiridos.
Día 9	Exposición de proyectos y conclusiones. Guiada por instructor	Sesión de 2 horas	Conclusiones. Exposición de los proyectos, dudas y aprendizajes.

^{(*) Durante los días de práctica individual los alumnos podrán consultar dudas con el formador por email.}

Cada alumno deberá disponer de un ordenador portátil propio, con permisos de administración para poder instalar el software. Deberá disponer de una instalación de Docker y una cuenta de GitHub para poder acceder a la aplicación de ejemplo del curso.

Al inicio del curso se entregará la documentación oficial en castellano y, a la finalización y una vez superados los criterios de evaluación, se entregará a cada alumno su insignia digital acreditativa de la formación (ver "Criterios de evaluación").

Para realizar este curso se requieren conocimiento básicos de programación en lenguaje Python, utilizado para desarrollar los ejemplos, aunque no es necesario un especial conocimiento del mismo.

Se recomienda la realización del siguiente curso de 2 horas de duración: https://learning.intersystems.com/course/view.php?id=2462

Para que pueda considerarse que este curso ha sido completado con éxito, el alumno debe cumplir una asistencia superior al 85% del tiempo dedicado al curso y ha de terminar con éxito las prácticas o proyectos planteados por el instructor*.

^{* En todos los cursos en formato de impartición on-line, para facilitar la interacción con el instructor, se debe disponer de cámara incorporada o externa, que deberá estar siempre activa durante las partes teóricas y de resolución de dudas que lleve a cabo el instructor. El cumplimiento de este requisito sirve también para la confirmación de asistencia.}

Los días 1, 2 y 9 las sesiones serán impartidas por el instructor. Del 3er al 8º día, el estudiante deberá realizar, a su ritmo y según su disponibilidad, un ejercicio práctico.

InterSystems se reserva el derecho de cancelar o reprogramar una clase al menos 10 días laborables antes de la fecha de inicio anunciada. Normalmente cancelaremos una clase si hay menos de cinco inscritos. En caso de cancelación por parte de InterSystems, reembolsaremos cualquier pago realizado por el curso cancelado.

La matrícula es totalmente reembolsable si el inscrito lo notifica a InterSystems al menos 10 días laborables antes de la fecha de inicio anunciada. En caso de cancelación posterior, se le abonará el importe correspondiente.