Duración
3 meses
Fecha de Inicio
28-04-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
328 €
El Curso de RAG (Retrieval Augmented Generation) de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de construir sistemas de inteligencia artificial que combinan la potencia de los modelos de lenguaje con bases de conocimiento propias. El programa aborda el diseño, implementación y optimización de pipelines RAG aplicados a casos de uso reales en entornos empresariales.
Te enseñaremos a trabajar con las tecnologías que los equipos de IA utilizan hoy en día: bases de datos vectoriales, embeddings semánticos, orquestación con LangChain y LlamaIndex, recuperación híbrida de documentos, y evaluación de sistemas RAG en producción. Aprenderás a conectar modelos como GPT-4, Claude o Llama con fuentes de datos propias, integrando todo en arquitecturas robustas y escalables. El curso culmina con un Proyecto Final donde implementarás un sistema RAG completo sobre un caso real de tu entorno profesional.
El Curso de RAG responde a una de las necesidades más críticas del mercado tecnológico actual: la capacidad de construir sistemas de IA que respondan con precisión usando conocimiento propio y actualizado, superando las limitaciones de los modelos de lenguaje genéricos. Las empresas necesitan profesionales que sepan conectar sus datos internos con LLMs de última generación de forma segura, eficiente y escalable.
El propósito del curso es desarrollar la capacidad técnica para diseñar e implementar pipelines RAG de principio a fin. Aprenderás a procesar y estructurar documentos para su recuperación semántica, construir sistemas de preguntas y respuestas sobre bases de conocimiento privadas, optimizar la relevancia de los resultados mediante técnicas avanzadas de recuperación híbrida, evaluar el rendimiento del sistema con métricas reales, y desplegar soluciones en entornos de producción listos para escalar.
La formación cubre herramientas como LangChain, LlamaIndex, Chroma, Pinecone, Weaviate, y modelos de embeddings como text-embedding-ada-002 o BGE, culminando con un Proyecto Final donde construirás un sistema RAG funcional aplicado a un caso empresarial real.
El Curso de RAG te capacita para trabajar en equipos de desarrollo de IA, departamentos de ingeniería de datos, startups tecnológicas y consultoras especializadas que necesitan construir sistemas inteligentes sobre documentación interna, bases de conocimiento corporativas o grandes volúmenes de datos no estructurados. Podrás desempeñarte como AI Engineer, desarrollador de LLM Applications o consultor de arquitecturas RAG en proyectos de transformación digital.
La formación te prepara para ejecutar proyectos técnicos completos: diseñar pipelines de ingesta y chunking de documentos, implementar sistemas de búsqueda semántica vectorial, construir APIs de preguntas y respuestas sobre datos privados, integrar modelos de lenguaje con fuentes de datos heterogéneas, y evaluar la calidad y precisión de los sistemas RAG con métricas como RAGAS, faithfulness o context recall.
También adquirirás competencias para optimizar la latencia y el coste de sistemas en producción, implementar estrategias de RAG avanzado como reranking, query expansion o HyDE, y documentar arquitecturas técnicas reproducibles. El dominio de estas habilidades te permite asumir responsabilidad directa sobre proyectos de IA de alto impacto desde el primer día.
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Accede a todo el contenido técnico desde cualquier entorno. Aprende a tu ritmo sin renunciar a la profundidad ni a la calidad.
Estructura progresiva y cohesionada: desde los fundamentos de vectores hasta RAG avanzado en producción, todo en un programa.
Trabajarás con LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Chroma y los stacks que usan los equipos de IA en empresas reales hoy.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de RAG (Retrieval Augmented Generation) te posiciona en el segmento más demandado del mercado de IA aplicada. Las empresas invierten masivamente en sistemas que conectan modelos de lenguaje con su propio conocimiento, y los profesionales capaces de construir estas arquitecturas son escasos y muy bien valorados.
Acceso a los proyectos de IA de mayor impacto empresarial: Los sistemas RAG son la solución técnica más adoptada por empresas que quieren desplegar IA sobre su documentación interna. Dominar su implementación te abre las puertas a proyectos estratégicos de alto presupuesto en sectores como legal, financiero, salud, educación y tecnología, donde la precisión de la información es crítica.
Diferenciación técnica en un mercado competitivo: Saber construir un sistema RAG funcional, evaluarlo con métricas reales y optimizarlo para producción es una competencia que distingue a los AI Engineers de alto nivel. No es una habilidad que se adquiera leyendo documentación: requiere práctica guiada con casos reales, exactamente lo que ofrece este programa.
Capacidad para trabajar de forma autónoma en proyectos end-to-end: Desarrollarás criterio técnico propio para elegir la arquitectura, las herramientas y las estrategias de recuperación más adecuadas para cada caso. Esto te convierte en un perfil capaz de liderar proyectos, no solo de ejecutar instrucciones de otros.
Integración en la comunidad técnica de IA más activa en español: Al formarte con Academia IA accedes a una red de +400 profesionales especializados en IA aplicada, donde compartir proyectos, resolver dudas técnicas y encontrar colaboraciones en un ecosistema de aprendizaje continuo.
RAG se ha consolidado como el patrón arquitectónico de referencia en el despliegue de IA empresarial. Según análisis del sector, más del 70% de las implementaciones de LLMs en entornos corporativos utilizan alguna forma de Retrieval Augmented Generation para superar las limitaciones de los modelos base. Dominar esta tecnología ya no es una ventaja diferencial: es una competencia exigida en prácticamente cualquier oferta de trabajo relacionada con IA aplicada.
Adopción masiva en todos los sectores productivos: Desde despachos de abogados que necesitan consultar miles de contratos hasta hospitales que procesan literatura médica o empresas de software que construyen asistentes técnicos sobre su propia documentación, RAG está siendo adoptado a velocidad acelerada. Los profesionales que sepan implementarlo con calidad y rigor técnico tienen ante sí una demanda laboral que supera con creces la oferta disponible en el mercado hispanohablante.
Brecha de talento técnico especializado: A diferencia de otros campos de la IA donde el mercado comienza a saturarse de perfiles superficiales, RAG requiere comprensión profunda de embeddings, recuperación de información, evaluación de sistemas y arquitecturas de software. Esta complejidad técnica crea una barrera natural que protege a quienes se forman correctamente y garantiza su relevancia profesional a medio y largo plazo.
Posición estratégica en la cadena de valor de la IA: Quienes dominan RAG no son ejecutores de herramientas: son arquitectos de sistemas. Esta posición implica mayor responsabilidad, mayor influencia en las decisiones técnicas de los proyectos, y mayor reconocimiento salarial. Formarte hoy en esta tecnología significa ocupar un lugar privilegiado en el ecosistema de IA empresarial durante los próximos años.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de RAG sigue una progresión técnica rigurosa que replica el flujo real de un proyecto de IA en producción: desde los fundamentos teóricos de la recuperación semántica hasta el despliegue y monitorización de sistemas escalables. Cada bloque construye sobre el anterior, garantizando que cada concepto se entienda antes de introducir el siguiente nivel de complejidad.
La formación arranca con los fundamentos de embeddings y representación vectorial, sentando las bases matemáticas y conceptuales necesarias para entender por qué funciona RAG. A continuación se aborda la ingesta y preprocesamiento de documentos: chunking strategies, parsing de PDFs y fuentes heterogéneas, y construcción de índices eficientes. Los módulos intermedios cubren la implementación de pipelines completos con LangChain y LlamaIndex, el trabajo con bases de datos vectoriales como Pinecone y Chroma, y las primeras integraciones con modelos como GPT-4 o Claude.
Los contenidos avanzados profundizan en técnicas de RAG avanzado: reranking con cross-encoders, query expansion, generación de hipótesis con HyDE, recuperación híbrida combinando búsqueda semántica y BM25, y evaluación sistemática con RAGAS. El bloque final aborda el despliegue en producción, la optimización de costes, la monitorización de la calidad y la seguridad en el manejo de datos sensibles. El programa culmina con un Proyecto Final donde construirás un sistema RAG completo sobre un caso real documentado con calidad profesional.
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El Proyecto Final representa la culminación técnica del programa y la demostración integral de todas las competencias desarrolladas a lo largo del curso. Consiste en el diseño, desarrollo y documentación de un sistema RAG completo y funcional aplicado a un caso real: desde la definición del problema y la arquitectura hasta el despliegue en un entorno operativo, pasando por la evaluación rigurosa de su rendimiento con métricas estándar del sector.
El proyecto abarca todas las fases de un pipeline RAG profesional: selección y preprocesamiento de la fuente documental, implementación de la estrategia de chunking adecuada al caso, construcción del índice vectorial con la base de datos elegida, diseño del flujo de recuperación y generación, implementación de al menos una técnica avanzada como reranking o recuperación híbrida, y evaluación del sistema con RAGAS u otras métricas de faithfulness y relevancia. La entrega incluye el código fuente comentado, la documentación técnica de la arquitectura, y un informe de resultados con análisis crítico de las decisiones tomadas.
El trabajo debe alcanzar un estándar de calidad profesional que permita presentarlo como pieza de portfolio técnico ante reclutadores, clientes o equipos de ingeniería. La documentación estructurada y el código reproducible demuestran no solo la capacidad de implementación, sino el criterio técnico para diseñar soluciones RAG sólidas. Este proyecto te permitirá evidenciar competencias reales y diferenciarte en procesos de selección para posiciones de AI Engineer o roles técnicos avanzados en proyectos de IA aplicada.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí, este curso requiere conocimientos previos de programación, concretamente en Python. El Curso de RAG de Academia IA está catalogado como nivel Avanzado, lo que significa que se asume familiaridad con conceptos de desarrollo de software, manejo de librerías y trabajo con APIs. No es necesario ser un experto, pero sí debes sentirte cómodo escribiendo y ejecutando código Python, trabajando con entornos virtuales y leyendo documentación técnica. Si buscas introducirte en IA sin programación, tenemos otros cursos en Academia IA orientados específicamente a ese perfil. Este programa es para quienes quieren construir los sistemas, no solo utilizarlos.
El curso cubre un stack tecnológico completo y alineado con lo que usan los equipos de IA en producción hoy. Trabajarás con LangChain y LlamaIndex como frameworks de orquestación, bases de datos vectoriales como Pinecone, Chroma y Weaviate, y modelos de embeddings como text-embedding-ada-002 de OpenAI o modelos open-source de la familia BGE. Se integran modelos de lenguaje como GPT-4 y Claude como generadores. Para evaluación utilizarás el framework RAGAS y técnicas estándar del sector. En los bloques avanzados aprenderás a combinar búsqueda vectorial con BM25 para recuperación híbrida, e implementar reranking con cross-encoders. Todo con código real, repositorios organizados y casos aplicados a escenarios empresariales.
Completamente sí. Los sistemas RAG son especialmente útiles en empresas no tecnológicas con grandes volúmenes de documentación interna: manuales operativos, contratos, políticas internas, informes técnicos, bases de conocimiento de soporte, o catálogos de productos. Sectores como legal, salud, finanzas, educación, logística e industria están adoptando RAG precisamente porque les permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre su propia información sin depender de buscadores genéricos. Si tu empresa tiene documentos y necesita que su equipo acceda a esa información de forma inteligente, ya tienes un caso de uso real sobre el que trabajar el Proyecto Final.
La diferencia principal es la estructura, la profundidad y el enfoque en producción. La mayoría de tutoriales y notebooks disponibles online muestran un ejemplo básico de RAG con 20 líneas de código, pero no abordan lo que realmente importa en un entorno profesional: cómo elegir la estrategia de chunking correcta, cómo evaluar si el sistema responde bien o mal, cómo optimizar la latencia, cómo manejar documentos reales con ruido, o cómo escalar la solución. El Curso de RAG de Academia IA cubre todo el ciclo de vida del sistema, está creado por profesionales que construyen estas arquitecturas en proyectos reales, y se actualiza con las últimas evoluciones del ecosistema. Además, cuentas con una comunidad de +400 alumnos y acompañamiento para resolver dudas técnicas concretas durante tu aprendizaje.
