Agentes IA y RAG

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Construye agentes IA inteligentes y sistemas RAG desde los fundamentos hasta produccion. Domina el uso de herramientas, arquitecturas multi-agente, bases de datos vectoriales y estrategias de despliegue.

Tutorial Gratuito

Aprende Agentes IA y RAG - Construye Aplicaciones LLM Inteligentes

Domina los Agentes IA y la Generacion Aumentada por Recuperacion para aplicaciones de IA modernas. Aprende a construir agentes autonomos con uso de herramientas, implementar pipelines RAG con bases de datos vectoriales, orquestar sistemas multi-agente y desplegar aplicaciones de IA de grado produccion con guardrails y monitoreo.

Requisitos Previos

Antes de aprender Agentes IA y RAG, deberias tener un conocimiento solido de TypeScript o Python, APIs REST y familiaridad basica con LLMs y prompting.

Fundamentos de IA Tutorial de TypeScript

Lo Que Aprenderas

✓ Arquitecturas y patrones de agentes IA
✓ ReAct, planificacion y razonamiento
✓ Uso de herramientas y function calling
✓ Sistemas de colaboracion multi-agente
✓ Pipelines RAG de principio a fin
✓ Bases de datos vectoriales y embeddings
✓ Recuperacion avanzada y reranking
✓ Frameworks de orquestacion LLM
✓ Guardrails y seguridad para apps IA
✓ Despliegue en produccion y LLMOps

Temas del Curso

Leccion 1

Principiante

20 min

¿Qué Son los Agentes de IA?

Comprende qué son los agentes de IA, sus tipos, capacidades y el panorama actual de los sistemas autónomos de IA

Arquitecturas de Agentes

Explora los patrones arquitectónicos ReAct, Plan-y-Ejecuta, multi-agente y uso de herramientas para construir agentes de IA

Patrón de Agente ReAct

Domina el patrón de bucle Razonamiento + Acción para construir agentes que piensan antes de actuar

Planificación y Razonamiento

Aprende técnicas de cadena de pensamiento, árbol de pensamiento y auto-reflexión para razonamiento avanzado de agentes

Uso de Herramientas y Llamada a Funciones

Domina las APIs de llamada a funciones de OpenAI y Anthropic, esquemas de herramientas y construcción de agentes robustos que usan herramientas

Sistemas Multi-Agente

Construye sistemas de IA colaborativos con patrones multi-agente de CrewAI, AutoGen y LangGraph

Sistemas de Memoria de Agentes

Implementa memoria a corto plazo, largo plazo y episódica para construir agentes que recuerdan y aprenden

Comprende la arquitectura de Generación Aumentada por Recuperación, por qué importa y cómo funciona de extremo a extremo

Estrategias de Fragmentación

Domina las estrategias de fragmentación de tamaño fijo, semántica, recursiva y padre-hijo para una recuperación RAG óptima

Compara modelos de embedding de OpenAI, Cohere y código abierto para búsqueda semántica y aplicaciones RAG

Visión General de Bases de Datos Vectoriales

Compara Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant y pgvector para construir aplicaciones RAG

Guía paso a paso para configurar y usar Pinecone para aplicaciones RAG en producción

Construye aplicaciones RAG con prioridad local usando ChromaDB, la base de datos de embeddings de código abierto

Estrategias de Recuperación

Domina búsqueda por similitud, MMR, búsqueda híbrida y técnicas de reranking para mejor recuperación RAG

Combina búsqueda por palabras clave BM25 con búsqueda vectorial semántica para una calidad de recuperación superior

Técnicas de Reranking

Mejora la precisión de recuperación con reranking cross-encoder, Cohere Rerank y ColBERT

Mide la calidad de RAG con métricas RAGAS incluyendo fidelidad, relevancia y precisión de respuestas

Construyendo Chatbots con RAG

Construye chatbots conversacionales de extremo a extremo con recuperación de contexto, memoria y respuestas en streaming

Compara LangChain, LlamaIndex y Semantic Kernel para construir aplicaciones LLM de producción

Guardarraíles y Seguridad

Implementa validación de entrada/salida, filtrado de contenido y guardarraíles de seguridad para aplicaciones de IA

Fundamentos de LLMOps

Aprende el ciclo de vida del LLM incluyendo monitoreo, evaluación, despliegue y gestión de costos

Fundamentos de Fine-Tuning

Aprende cuándo y cómo hacer fine-tuning de LLMs, incluyendo LoRA, QLoRA y mejores prácticas para modelos personalizados

Evaluación de Agentes

Evalúa y compara agentes de IA con métricas, evaluación humana y frameworks de pruebas automatizadas

Aplicaciones de IA en Producción

Pasa de prototipo a producción con escalado, gestión de costos, fiabilidad y estrategias de despliegue

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Preguntas Frecuentes

Que son los agentes IA?

Los agentes IA son sistemas de software autonomos impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) que pueden percibir su entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones para lograr objetivos especificos. A diferencia de los chatbots simples, los agentes IA pueden usar herramientas, acceder a datos externos, mantener memoria entre interacciones y encadenar multiples pasos de razonamiento para resolver problemas complejos.

Que es RAG (Generacion Aumentada por Recuperacion)?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una tecnica que mejora las respuestas de los LLM al recuperar informacion relevante de bases de conocimiento externas antes de generar una respuesta. Combina un sistema de recuperacion (tipicamente usando bases de datos vectoriales y embeddings) con un modelo generativo, permitiendo que las aplicaciones de IA proporcionen respuestas precisas y actualizadas basadas en documentos o fuentes de datos especificos.

Como funcionan las bases de datos vectoriales?

Las bases de datos vectoriales almacenan datos como vectores numericos de alta dimension (embeddings) y permiten busqueda por similitud usando metricas de distancia como la similitud del coseno. Cuando consultas una base de datos vectorial, encuentra los vectores mas semanticamente similares a tu consulta, haciendola ideal para pipelines RAG, sistemas de recomendacion y busqueda semantica. Las bases de datos vectoriales populares incluyen Pinecone, ChromaDB, Weaviate y Qdrant.

Cual es la diferencia entre fine-tuning y RAG?

El fine-tuning modifica los pesos del LLM entrenandolo con datos especificos del dominio, incorporando permanentemente el conocimiento en el modelo. RAG mantiene el modelo sin cambios y en su lugar recupera contexto relevante en tiempo de consulta de fuentes externas. RAG se prefiere cuando el conocimiento cambia frecuentemente, necesitas atribucion de fuentes o quieres evitar el costo del fine-tuning. El fine-tuning es mejor para ensenar al modelo nuevos comportamientos, estilos o patrones de razonamiento especializados.

Listo para Construir Agentes IA?

Comienza tu viaje entendiendo que son los agentes IA, como funcionan y el panorama actual de los sistemas de IA autonomos.

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