¿Te interesa utilizar una solución de código abierto para gestión de modelos de IA y recuperación de información? Este video es tu puerta de entrada al mundo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), una técnica innovadora para potenciar modelos como OpenAI, Grok y más.
En esta clase básica, te llevaré de la mano para:
🔧 Configurar tu propia aplicación RAG en local usando Docker y Git.
☁️ Desplegarla en la nube con Google Cloud de forma eficiente.
📚 Integrar modelos de IA con bases de datos vectoriales como Chromadb para una recuperación de información rápida y precisa.
🎨 Diseñar una interfaz amigable con Streamlit para maximizar la experiencia del usuario.
Además, exploraremos cómo usar nuestro repositorio Open Source, que incluye:
✅ Código completo y documentado.
✅ Configuraciones listas para Ngrok y .env.
✅ Un selector dinámico para probar modelos en función de tus recursos, presupuesto y necesidades.
Este video no es solo un tutorial, es tu oportunidad para aprender y construir soluciones que puedes escalar.
📌 Descarga el código gratuito desde GitHub y personalízalo a tu medida.
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