Introducción

¡Bienvenido/a a nuestra workshop!

En esta workshop recorreremos las funcionalidades de Docling. Una librería de Python de código abierto para la conversión de documentos de varios formatos a otros más útiles para aplicaciones de IA, preservando su contenido y estructura originales.

Al finalizar esta workshop, serás capaz de:

• Convertir documentos complejos a distintos formatos adecuados para IA.
• Comprender los distintos métodos de Chunking y cómo utilizarlos.
• Crear una aplicación RAG multimodal, transparente y verificable.

Agenda

Preparación	Instrucciones de como preparar tu entorno para los labs
Lab 1: Conversión de documentos con Docling	Aprende a usar Docling para convertir documentos complejos
Lab 2: Chunking y vectorización con Docling	Descubre las estrategias de chunking avanzado con Docling
Lab 3: RAG multimodal con Docling	Construcción de un sistema RAG multimodal verificable

Tecnología utilizada

Algunas de las tecnologías y herramientas que utilizaremos en esta workshop:

• Google Colab
• Docling
• Jupyter notebooks
• LangChain
• Replicate
• Modelos fundacionales IBM Granite de IA

Ponentes

Contacto y perfiles de los ponentes:

• Simón Sánchez Viloria*
• Andres Ruiz Calvo*

Basado en la workshop original de ibm-granite-community : https://github.com/ibm-granite-community/docling-workshop

(*) Las opiniones expresadas por estas personas durante la workshop son personales y no representan necesariamente las de IBM.