RAG Engineering: Construye IA que Conoce tus Datos

Los grandes modelos de lenguaje son extraordinariamente capaces, pero comparten una limitacion comun: solo conocen lo que estaba en sus datos de entrenamiento. No pueden acceder a los documentos internos de tu empresa, las especificaciones mas recientes de tu producto ni los tickets de soporte de ayer. Retrieval-Augmented Generation (RAG) resuelve esto conectando los LLMs a fuentes de conocimiento externas en tiempo de inferencia, permitiendoles responder preguntas basadas en tus datos reales. Este curso te ensena a disenar, construir y desplegar sistemas RAG de nivel produccion desde cero.

Modulo I — Fundamentos (Lecciones 1-3): Comprende por que RAG es importante, como las limitaciones de los LLMs crean la necesidad de recuperacion de conocimiento externo y las tecnologias centrales que lo hacen posible. Aprenderas como los embeddings codifican significado en vectores, exploraras el panorama de las bases de datos vectoriales y entenderas las ventajas y desventajas entre servicios gestionados y soluciones autoalojadas.

Modulo II — Pipeline de Datos (Lecciones 4-6): Domina el arte de preparar datos para la recuperacion. Procesaras documentos de diversos formatos, implementaras estrategias de chunking que equilibran precision y contexto, y aplicaras tecnicas avanzadas de recuperacion que incluyen busqueda hibrida, re-ranking y filtrado por metadatos para llevar la informacion correcta al modelo.

Modulo III — Construccion y Avance (Lecciones 7-9): Ensambla pipelines RAG completos usando LangChain y LlamaIndex, luego ve mas alla del basico recuperar-y-generar con patrones avanzados como RAG multi-consulta, HyDE, RAG agentico y sistemas de recuperacion especificos para codigo que entienden lenguajes de programacion a nivel estructural.

Modulo IV — Produccion y Practica (Lecciones 10-12): Evalua tu sistema RAG con metricas rigurosas usando RAGAS y tecnicas de LLM-como-juez, luego endurecelo para produccion con cache, monitoreo, seguridad y optimizacion de costos. El curso culmina en un proyecto final practico donde construyes un sistema de base de conocimiento completo de principio a fin.

Ya seas un ingeniero de ML anadiendo recuperacion a tus aplicaciones LLM, un desarrollador backend construyendo busqueda potenciada por IA, o un fundador tecnico prototipando un producto de conocimiento, este curso te da las habilidades practicas para enviar sistemas RAG que funcionan de manera confiable en el mundo real.