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BásicocourseAcceso por bootcamp
Advanced RAG Techniques Guide
64
Lecciones
8
Módulos
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Acceso por bootcamp
Lo que aprenderás
✓Diseñar e implementar un RAG pipeline completo (indexing, retrieval, generation, evaluation)
✓Aplicar chunking strategies (fixed, semantic, recursive) y seleccionar la óptima para tu tipo de datos
✓Optimizar queries del usuario con técnicas de expansion, rewriting, decomposition y HyDE
✓Implementar re-ranking con cross-encoders, LLM re-rankers y Cohere Rerank
✓Construir búsqueda híbrida combinando BM25 (keyword) con embeddings semánticos
✓Usar metadata filtering para aislamiento multi-tenant, filtros por fecha y por categoría
✓Deployar RAG en producción con Pinecone (namespaces, scaling, migración desde ChromaDB)
✓Evaluar calidad de RAG con RAGAS, golden datasets y regression testing integrado en CI/CD
¿Para quién es?
- •AI Engineers que ya construyeron un sistema RAG básico y necesitan precisión y escalabilidad de nivel producción
- •Desarrolladores backend construyendo features de búsqueda, Q&A o inteligencia documental con AI
- •Ingenieros cuyo prototipo de RAG funciona en demos pero falla con queries reales de usuarios
- •Equipos optimizando sistemas RAG existentes que devuelven resultados irrelevantes o no escalan
- •Developers preparándose para roles de AI engineering que requieren expertise en retrieval avanzado
Requisitos
- •Python intermedio (OOP, async/await, type hints)
- •RAG básico implementado (embeddings, búsqueda vectorial, generación con LLM)
- •Experiencia con ChromaDB o base de datos vectorial similar
- •Familiaridad con OpenAI API o proveedor de LLM equivalente
- •Comprensión de embeddings y conceptos de cosine similarity
Contenido del curso
1Módulo 1: RAG Pipeline Completo (Architecture Overview)8 lecciones
2Módulo 2: Chunking Strategies8 lecciones
3Módulo 3: Query Optimization8 lecciones
4Módulo 4: Re-ranking Techniques8 lecciones
5Módulo 5: Hybrid Search (BM25 + Semantic)8 lecciones
6Módulo 6: Metadata Filtering8 lecciones
7Módulo 7: Production RAG con Pinecone8 lecciones
8Módulo 8: RAG Evaluation + Proyecto Integrador8 lecciones
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