Python para IA - Proyectos Prácticos 1: Desarrolla una aplicación para chatear con tus archivos PDF localmente, usando LLM y RAG.

Claudio Bottini

Mar 2025 · RedUSERS

About this ebook

El contenido de este libro no solo te permitirá dominar las bases técnicas de un pipeline RAG, sino que también te dará las herramientas necesarias para personalizar y optimizar estas aplicaciones según tus requerimientos. Aprenderás a trabajar con incrustaciones vectoriales, bases de datos modernas, y técnicas de procesamiento de texto e imágenes, integrando estas capacidades en entornos web y APIs. Todo ello, con un enfoque claro: transformar ideas en proyectos funcionales. En este recorrido aprenderás con ejemplos reales conceptos fundamentales en el proceso de RAG y en el mundo de la IA generativa, como la fragmentación y la recuperación aumentada. Conocerás la manera de usar varias de las herramientas que están más de moda en la actualidad, como Langchain, Ollama, Chroma y Streamlit. Además, verás cómo extraer información de documentos PDF, incluso de aquellos cuyo contenido está estructurado de maneras complejas y no son solo texto: evaluaremos gráfi cos, diagramas y fotos. Al finalizar este e-book, deberías ser capaz de:

-Analizar documentos PDF, tanto textuales como visuales, para extraer información relevante y procesarla del modo adecuado.

-Fragmentar contenido de manera lógica para optimizar su uso en modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

-Configurar y gestionar bases de datos vectoriales para realizar búsquedas semánticas precisas.

-Diseñar y personalizar prompts para generar respuestas más relevantes y ajustadas a las consultas del usuario.

-Construir un pipeline RAG funcional desde cero, integrando componentes clave como extracción de datos, generación de incrustaciones y recuperación de contenido.

-Crear interfaces web interactivas utilizando herramientas como Streamlit, lo que facilita la interacción del usuario con el sistema.

-Optimizar las respuestas generadas por el modelo mediante ajustes en los umbrales de similitud y fi ltrado de resultados.

Además, obtendrás conocimientos teóricos suficientes para explorar aplicaciones prácticas de RAG, como asistentes inteligentes, sistemas de soporte técnico y motores de búsqueda personalizados. Este e-book será de utilidad para una gran variedad de personas, desde estudiantes y profesionales interesados en IA, hasta desarrolladores de software y quienes necesitan mejorar sistemas ya existentes como bots de atención al cliente o sistemas de preguntas y respuestas automatizados.