Audiencia
- Equipos de producto y engineering
- Perfiles técnicos que crean productos con IA
- Empresas que trabajan con documentación interna
- Startups que necesitan respuestas con fuentes verificables
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Resumen
Curso de Retrieval-Augmented Generation / RAG
How to teach an agent to work with real documents and stop making up answers. Una formación técnica para construir sistemas RAG con documentos, fuentes y evaluación.
Para quién es
Ideal para
- Empresas con documentación técnica, legal, comercial u operativa
- Equipos de producto que quieren añadir IA a workflows existentes
- Engineering teams que necesitan criterio para construir RAG fiable
Qué aprenderán los participantes
Diseñar pipelines de documentos, chunking, embeddings y retrieval
Entender cuándo usar vector databases y cómo estructurar metadatos
Crear respuestas con fuentes, citas y trazabilidad
Evaluar calidad y reducir alucinaciones con criterios operativos
Módulos
Agenda
- 01
Documentos reales y preparación
Ingesta, limpieza, formatos, permisos y decisiones que afectan al retrieval antes del modelo.
- 02
Embeddings, chunking e indexación
Cómo dividir contenido, conservar contexto y preparar una base consultable.
- 03
Retrieval, prompts y citas
Patrones para recuperar fuentes, construir contexto y generar respuestas que se puedan auditar.
- 04
Evaluación y reducción de alucinaciones
Cómo medir calidad, detectar fallos y mejorar el sistema sin confiar solo en demos.
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