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InicioCursosIntroducción a RAG y Embeddings
IntermedioRAG y Datos

Introducción a RAG y Embeddings

El puente conceptual entre usar IA de forma conversacional y entender cómo se construyen sistemas que responden sobre información propia.

4 h estimadas 3 módulos · 3 leccionesActualizado el 11 de septiembre de 2026
Herramientas:Claude

Objetivos del curso

  • Entender por qué un modelo necesita RAG para responder sobre información que no vio en su entrenamiento.
  • Explicar qué es un embedding con una analogía simple, sin matemática.
  • Describir el flujo básico de una consulta RAG de punta a punta.
  • Reconocer cuándo RAG es la solución correcta y cuándo no hace falta.

Prerrequisitos

  • Experiencia usando chats de IA. No requiere conocimientos de programación.

Contenido del curso

Módulo 1

Por qué hace falta RAG

El límite del conocimiento de un modelo, explicado simple.

  • Un modelo no sabe lo que pasó después de su entrenamiento 8 min

Módulo 2

Embeddings, sin matemática

Cómo una computadora 'entiende' qué texto se parece a cuál.

  • Convertir texto en 'coordenadas de significado' 9 min

Módulo 3

El flujo básico de una consulta

De la pregunta del usuario a la respuesta final.

  • El camino completo de una pregunta en un sistema RAG 9 min
Proyecto final

Diseñar (en papel) tu primer sistema RAG

Elegí una base de documentos real de tu trabajo o estudio y diseñá los 4 pasos del flujo RAG que aplicarías, sin necesidad de implementarlo todavía.

  • El diseño del flujo con los 4 pasos aplicados a tu caso concreto.

Prompts descargables

  • Set de preguntas de referencia para evaluar un RAG →

Recursos

  • Curso: RAG y Bases de Conocimiento →
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