¿Te gustaría desarrollar un **sistema de preguntas y respuestas (QA) con documentos PDF** utilizando la arquitectura **RAG (Retrieval Augmented Generation)**? 🤖📚 En este video, aprenderás a construir una **aplicación inteligente en Python** que analiza documentos y responde preguntas en español de manera eficiente. 🚀✨
Código: https://www.patreon.com/posts/chatea-con-tus-121298518
https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/
🔹 **¿Qué aprenderás en este video?**
✅ Cómo funciona **RAG** para mejorar la recuperación y generación de respuestas.
✅ Cómo **instalar y configurar** el entorno con Python y Streamlit.
✅ Cómo **procesar documentos PDF** para extraer información relevante.
✅ Cómo **indexar y buscar contenido** usando embeddings con Ollama.
✅ Cómo **crear una interfaz interactiva** en Streamlit para hacer preguntas sobre documentos.
✅ Cómo **generar respuestas precisas** basadas en el contenido del PDF.
📌 **Requisitos Previos:**
- Tener instalado **Python 3.8 o superior** 🐍
- Descargar **Ollama** y el modelo **deepseek-r1:14b** 🧠
- Clonar el repositorio y configurar el entorno virtual
🚀 **Flujo de Trabajo:**
1️⃣ Subir un archivo PDF 📄
2️⃣ Procesar y dividir el contenido en fragmentos relevantes 📑
3️⃣ Indexar la información para realizar búsquedas eficientes 🔍
4️⃣ Hacer preguntas sobre el contenido del documento 📖
5️⃣ Obtener respuestas claras y concisas en español 💡
📢 **Este sistema es ideal para:**
🔹 Investigadores y académicos que trabajan con documentos extensos.
🔹 Profesionales que necesitan buscar información específica en archivos PDF.
🔹 Desarrolladores interesados en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural.
🔹 Estudiantes que quieren aprender sobre IA y búsqueda de información con RAG.
💬 **Si te interesa la inteligencia artificial aplicada al análisis de documentos, este video es para ti!** 🎯🔥
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