Bases de Datos Vectoriales y RAG con LLMs
Aprende a construir sistemas RAG sólidos: indexación, recuperación, evaluación y atribución de respuestas con datos propios.
- Nivel
- Intermedio
- Duración
- 20 horas
- Modalidades
- Online en directo · In-company · A medida
- Dirigido a
- Desarrolladores, ingenieros de datos y arquitectos de soluciones.
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¿Qué es este curso y por qué te interesa?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la técnica más usada hoy para que los LLMs respondan con la información real de una empresa: documentación interna, contratos, manuales, conversaciones. Bien implementada, reduce alucinaciones y permite atribuir cada respuesta a su fuente.
Este curso enseña a construir sistemas RAG sólidos en lugar de prototipos frágiles: cómo elegir y diseñar la base vectorial, cómo trocear documentos con criterio, cómo medir calidad y cómo integrar el resultado en arquitecturas empresariales.
Capacidades que adquirirás
- Diseñar pipelines de ingesta y chunking adaptados a la estructura del documento.
- Generar embeddings y elegir la base vectorial adecuada (pgvector, Qdrant, Chroma, etc.).
- Implementar recuperación híbrida (vectorial + keyword) y reranking.
- Construir el componente generativo con citas y atribución.
- Evaluar el sistema con datasets propios y métricas accionables.
- Desplegar el RAG con permisos, observabilidad y mantenimiento.
Objetivos del curso
- 01Comprender la arquitectura de un sistema RAG moderno.
- 02Diseñar el chunking en función de la estructura del documento.
- 03Implementar embeddings y persistencia en bases vectoriales.
- 04Aplicar recuperación híbrida y reranking para mejorar precisión.
- 05Evaluar resultados con datasets representativos.
- 06Desplegar el sistema con permisos y trazabilidad.
¿Es este curso para ti o para tu equipo?
Desarrolladores, ingenieros de datos y arquitectos de soluciones.
Desarrolladores e ingenieros de datos
Quieren incorporar RAG a productos internos o de cliente.
Arquitectos de soluciones
Necesitan diseñar arquitecturas escalables, seguras y auditables.
Equipos de producto
Plantean asistentes internos sobre documentación corporativa.
Temario completo
Programa estructurado en módulos. Cada itinerario in-company se ajusta al nivel y a los objetivos concretos del equipo.
- Por qué RAG: ventajas frente a fine-tuning.
- Componentes clave: ingesta, índice, recuperación, generación.
- Patrones avanzados: multi-query, agentic RAG.
Cómo se imparte
Práctica desde la primera sesión
Cada bloque combina explicación, demostración y laboratorio. Los alumnos trabajan sobre casos reales aplicables a su contexto profesional.
Casos de cliente
En programas in-company partimos de los procesos y datos del cliente. La formación deja de sonar genérica y empieza a resolver problemas concretos.
Materiales de apoyo
Los participantes reciben código, plantillas y guías reutilizables tras la formación. Lo que se aprende se mantiene en el día a día.
Adaptación al nivel del equipo
Antes de impartir, hacemos un breve diagnóstico y ajustamos profundidad y ritmo. La formación no se queda corta ni avanza por encima del grupo.
Modalidades disponibles
Cada formato puede adaptarse al ritmo y al contexto operativo de la organización.
Online en directo
Sesiones en streaming con interacción en vivo, ejercicios guiados y resolución de dudas.
In-company
Programa diseñado a medida y impartido para un único equipo o organización.
A medida
Itinerario completamente personalizado: temario, duración, formato y casos del cliente.
¿Por qué contratar este programa para tu equipo?
La formación no se diseña contra un examen, se diseña contra un objetivo de negocio.
- Mejora de productividad real en el puesto de trabajo.
- Actualización de competencias clave para el negocio.
- Mayor autonomía técnica y reducción de dependencia externa.
- Aplicación práctica inmediata sobre procesos del cliente.
- Mejor adopción tecnológica con criterios profesionales.
- Preparación para proyectos de IA, datos, automatización o desarrollo.
¿Se puede gestionar como formación bonificada?
Este curso puede plantearse como formación para empresas y, según las condiciones de cada organización, podría gestionarse dentro de iniciativas de formación bonificada. En DatIACode te ayudamos a estructurar la propuesta formativa y la documentación necesaria para su valoración.
¿Qué necesitas saber antes de empezar?
- Conocimientos sólidos de Python.
- Experiencia básica con APIs y consumo de servicios HTTP.
- Familiaridad con LLMs (consumo de OpenAI/Anthropic) recomendable.
Cómo se aplica lo aprendido
- Asistentes internos sobre wikis, políticas y procedimientos.
- Soporte y atención al cliente con citas a la fuente.
- Buscadores semánticos sobre repositorios documentales.
- Apoyo a equipos comerciales y legales con documentos extensos.
Por qué elegir DatIACode
No vendemos formación: diseñamos programas que se traducen en capacidad operativa real.
Experiencia aplicada
Más de 20 años combinando consultoría, desarrollo y formación tecnológica para empresas de distintos sectores.
Visión de negocio
Cada programa parte de los objetivos del cliente. La técnica está al servicio del problema, no al revés.
Adaptación al equipo
Ajustamos profundidad, ritmo y casos de uso al nivel real del equipo tras un breve diagnóstico inicial.
Formación + consultoría
Si la formación destapa un proyecto, podemos acompañarte en su implantación. No abandonamos el resultado.
Especialización en IA
Trabajamos en IA aplicada todos los días. La formación no la imparte alguien que solo enseña, la imparte alguien que también construye.
Orientación a resultados
Entregables tangibles y métricas pactadas. Sin promesas vacías.
FAQ
Trabajamos principalmente con pgvector y Qdrant, comparándolos con alternativas (Chroma, Weaviate, Pinecone). El criterio de selección es lo que enseñamos, no atarse a un proveedor.
Cuéntanos qué necesitas
Te respondemos en menos de 24h laborables con disponibilidad, opciones de modalidad y propuesta a medida si aplica.
- Diagnóstico inicial sin compromiso.
- Propuesta adaptada al nivel y al sector.
- Asesoramiento sobre formación bonificada.
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