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Los modelos de lenguaje gran tamaño (LLMs) son cada vez más poderosos y versátiles, pero su capacidad para procesar datos no estructurados sigue siendo un reto. La extracción, transformación y carga (ETL) de datos no estructurados en un formato que los LLMs puedan entender es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo. En este taller, mostraremos una solución ETL en python usando la librería unstructured para procesar diferentes formatos de datos no estructurados que pueden ser insumos para LLMs. El taller cubrirá los siguientes temas: * Los desafíos de la ETL de datos no estructurados para LLMs * Caso práctico de cómo usar la solución ETL para cargar, transformar y preparar datos no estructurados en diferentes formatos (PDF, CSV, HTML, PPTX). * Posibles casos de uso de la solución ETL para LLMs * Espacio de Preguntas.