RAG Engineering: búsqueda y respuestas confiables sobre documentos privados

De la ingesta al RAG en producción: chunking, búsqueda híbrida, reranking, citas, evaluación y control de alucinaciones — con métricas, no con fe.

La mayoría de los RAG funcionan en la demo y decepcionan en el mundo real: traen el fragmento equivocado, inventan cuando no encuentran nada, no citan la fuente y nadie sabe decir si el último cambio mejoró o empeoró las cosas. En 20 horas aprendes a construir cada etapa del pipeline de forma deliberada — ingesta de documentos, chunking, embeddings, vector search, hybrid search, filtros por metadata, query rewriting, reranking, ensamblaje de contexto y citas — y a evaluar el sistema con un conjunto de preguntas de referencia antes y después de cada cambio.

Lo enseña alguien que usa IA en producción, incluido un RAG local-first sobre runbooks, postmortems y logs de incidentes que se usa en la operación de SRE. Además de hacer bien lo básico, ves control de alucinaciones, Graph RAG, Agentic RAG y qué cambia cuando el RAG se convierte en un servicio con SLA, permisos y costos. Cada módulo incluye videoclase, audio, guía de estudio, cuestionario y laboratorio práctico, con opción gratuita usando modelos locales. El proyecto final es un buscador corporativo inteligente sobre documentos privados.

Qué incluye:

• 34 videoclases (5,0 h de video)

• Audio MP3 de todas las clases

• Guía de estudio completa en PDF

• Cuestionarios con respuestas y laboratorios prácticos

• Subtítulos en todas las clases

Instructor: Diego Mondini — SRE / Platform Architect, fundador de Mondini IT.