Advanced · 48 h

Advanced AI

Arquitecturas RAG, ajuste fino, evaluación de modelos, gobernanza y despliegue en entornos productivos, para perfiles técnicos que tienen que conectar la IA con los datos de la empresa.

48 h: Duración orientativa
Advanced: Nivel del itinerario
Presencial o híbrido: Modalidad

El salto del prototipo a algo que aguanta

Montar una demo que responde preguntas sobre un PDF es cuestión de una tarde. Sostener eso con miles de documentos, varios perfiles de permisos, respuestas que hay que poder auditar y un coste por consulta que no se dispare es otra cosa completamente distinta. Este programa se ocupa de la segunda.

Se recorre la arquitectura RAG completa entendiendo qué decide cada pieza: cómo el troceado condiciona lo que se puede recuperar, por qué la reordenación mejora más que cambiar de modelo, cómo se filtran los resultados por permisos sin destrozar la relevancia y qué se guarda para poder explicar después por qué el sistema respondió lo que respondió. También se trabaja la evaluación, que es la parte que casi todo el mundo se salta y la que determina si se puede cambiar de modelo sin romper nada.

Coste, latencia y la tentación del ajuste fino

Una parte del programa se dedica a la economía del sistema: cuánto cuesta cada consulta, de dónde viene la latencia y qué palancas la bajan. Y a una decisión que se toma mal con frecuencia: el ajuste fino de un modelo. En la mayoría de casos empresariales hay alternativas más baratas y más mantenibles —mejor recuperación, mejores instrucciones, modelos más adecuados— y solo cuando esas se agotan tiene sentido plantearse ajustar.

Qué se trabaja.

Arquitecturas RAG completas: ingesta, troceado, embeddings, base vectorial, reordenación y generación.
Permisos y seguridad en RAG: que cada usuario solo recupere lo que puede ver.
Agentes con herramientas: diseño, límites, control de costes y trazabilidad.
Evaluación sistemática: conjuntos de prueba, métricas y detección de regresiones.
Cuándo ajustar un modelo y cuándo no: alternativas más baratas y casi siempre mejores.
Despliegue: latencia, coste por petición, observabilidad y plan de vuelta atrás.

Con qué sales.

Un prototipo de asistente sobre documentación propia funcionando de extremo a extremo.
Un conjunto de evaluación con el que medir cambios de modelo o de prompt.
Criterios de coste y latencia para decidir arquitectura.
Documento de gobernanza técnica: qué se registra, qué se revisa y quién responde.

Para quién es.

Perfiles técnicos: desarrollo, datos, sistemas y producto. Se da por supuesto el manejo de un lenguaje de programación y de conceptos básicos de API y bases de datos. Es el itinerario que exige más nivel de partida y el que más lejos llega.

Preguntas frecuentes

¿Qué stack se utiliza?

Se trabaja con el que tenga sentido para vuestra infraestructura. Los conceptos son independientes del proveedor y se muestran equivalencias entre las opciones más extendidas, incluidas las autoalojadas.

¿Se puede hacer con datos reales de la empresa?

Sí, y es lo recomendable, dentro de lo que permita vuestra política de seguridad. Si hay restricciones, se trabaja con un subconjunto anonimizado.

¿Incluye el despliegue en producción?

Incluye el diseño, los criterios y un prototipo funcionando. El despliegue definitivo en vuestra infraestructura es un proyecto aparte, que podemos acompañar.

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