Curso Experto en RAG

Curso Experto en RAG diseñado para desarrolladores y equipos técnicos que desean dominar sistemas de Retrieval Augmented Generation y diseño de arquitecturas escalables. Duración estimada 16 a 20 semanas con formato teórico y laboratorios prácticos, nivel intermedio a avanzado, ideal para profesionales en desarrollo de software, inteligencia artificial y operaciones en la nube.

Este curso combina fundamentos sólidos de Python y NLP con prácticas avanzadas de RAG, bases de datos vectoriales, MLOps y despliegue en producción. Los participantes aprenderán a procesar y almacenar documentos, a generar embeddings y a construir pipelines que integren LLM con búsquedas vectoriales optimizadas, todo orientado a soluciones reales de software a medida y aplicaciones a medida.

Fase 1 Fundamentos (semanas 1 a 3) incluye Python avanzado para desarrollo de RAG con async await, gestión de memoria y procesamiento de texto; además conceptos de ML y NLP como espacios vectoriales, embeddings, métricas de similitud y arquitectura Transformer para entender la generación y recuperación de información.

Fase 2 Core RAG (semanas 4 a 6) cubre arquitectura de RAG, ingestión y chunking de documentos, comparación de modelos de embeddings y creación de un vector store. También se profundiza en bases de datos vectoriales, algoritmos de indexación como HNSW e IVF, estrategias de búsqueda híbrida y optimización de rendimiento.

Fase 3 Prototipado (semanas 7 a 9) está pensada para iterar rápidamente prototipos usando frameworks como LangChain y LlamaIndex, ingeniería de prompts, gestión de contexto y evaluación básica. Los alumnos construirán y A B testearán varios prototipos para identificar trade offs entre latencia, costo y calidad de respuestas.

Fase 4 Producción (semanas 10 a 14) aborda diseño de microservicios, APIs, caching de embeddings y respuestas, colas y procesamiento asíncrono, seguridad y autenticación. Se incluyen prácticas de MLOps para versionado de modelos, pipelines CI CD, monitorización, detección de data drift y pruebas automatizadas.

Fase 5 Escalado (semanas 15 a 17) profundiza en sistemas distribuidos, sharding y replicación de bases vectoriales, balanceo de carga y despliegue multi región con tolerancia a fallos. También se trata la adopción en empresas con multi tenencia, cumplimiento normativo y estrategias de recuperación ante desastres.

Fase 6 Avanzado e Investigación (semanas 17 a 20) explora técnicas avanzadas como recuperación jerárquica, RAG multimodal con texto e imágenes, fine tuning de embeddings, integración de LLM personalizados y desarrollo de proyectos de investigación aplicados. El curso culmina con un proyecto integrador end to end desplegado en la nube que demuestra la capacidad de diseñar y operar un sistema RAG completo.

Metodología y evaluación incluye laboratorios semanales, quizzes teóricos, hitos del proyecto y una presentación final. Las herramientas prácticas cubiertas abarcan desde librerías de Python y frameworks ML hasta soluciones de bases vectoriales, orquestación con Docker y Kubernetes y plataformas de monitorización.

Por qué elegir este curso con Q2BSTUDIO Nuestra empresa Q2BSTUDIO es especialista en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure. Ofrecemos formación práctica alineada con proyectos reales para que aprendas no solo la teoría sino cómo aplicar RAG en soluciones productivas de software a medida y apps empresariales. Si quieres ampliar capacidades en IA para empresas te invitamos a conocer nuestros servicios de inteligencia artificial a través de IA para empresas y descubrir cómo trabajamos en desarrollo de aplicaciones con enfoque profesional en aplicaciones a medida.

Resultados esperados Al finalizar serás capaz de diseñar arquitecturas RAG escalables, seleccionar y optimizar bases de datos vectoriales, integrar modelos LLM para generación segura y pertinente, desplegar pipelines con buenas prácticas de MLOps y garantizar cumplimiento y seguridad en entornos empresariales. Tendrás habilidades aplicables a proyectos de inteligencia de negocio, agentes IA personalizados y soluciones con Power BI para visualización y reporting.

Perfil recomendado y requisitos Previsto para desarrolladores de software, ingenieros de datos, especialistas en ML e ingenieros de plataformas con experiencia intermedia en Python y conocimientos básicos de ML. Se recomiendan conceptos previos de Linux, contenedores y fundamentos de redes para las prácticas de despliegue.

Inscripción y contacto Para más información sobre contenidos, fechas y contratación corporativa contacta con el equipo de Q2BSTUDIO que también presta servicios de ciberseguridad y pentesting para entornos de IA y producción, asegurando despliegues robustos y conformes con estándares de seguridad.

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