Aprende a construir aplicaciones inteligentes con RAG con Microsoft Azure. Descubre cómo conectar modelos de lenguaje con tus propios datos, optimizar búsquedas mediante vectores y desplegar soluciones en Azure. Desarrolla sistemas que recuperan y generan información con precisión y contexto.
Etapas de RAG
- 5

Embeddings y bases de datos vectoriales para documentos digitales
03:35 min - 6

Configuración de Azure para RAG: preparativos y gestión de costos
03:51 min - 7

Qué son las bases de datos vectoriales y sus aplicaciones
04:50 min - 8

Despliegue de recursos de IA en Azure con scripts de Bash
05:15 min - 9

Despliegue de modelos GPT-4 y embeddings en Azure OpenAI
03:01 min - 10

Configuración de Jupyter Notebook y ambientes virtuales en Python
03:37 min
Tecnicas de RAG
- 11

Vectorización de documentos con Azure Search y OpenAI
06:15 min - 12

Configuración de Azure OpenAI y AI Search en Jupyter Notebook
06:56 min - 13

Integración de LLM para optimizar respuestas en Jupyter Notebook
03:09 min - 14

Actualización manual de índices con nuevos documentos PDF
03:17 min - 15

Búsqueda tradicional, vectorial e híbrida en Azure AI Search
06:05 min
RAG avanzado
- 16

Creación de múltiples índices en Azure AI Search con Jupyter
09:40 min - 17

Generación de información ficticia con archivos Parquet
03:14 min - 18

Subida automática de documentos fragmentados a Azure AI Search
02:53 min - 19

Comparación de índices en Azure para optimizar almacenamiento
03:59 min - 20

Creación de aplicación demo con Azure Search Service
03:39 min
Fusionando RAG con un agente
Conoce quién enseña el curso

Amin Espinoza
Sr. Software Development Engineer
Sr. Software Development Engineer
4.5 · 50 opiniones


Victor Manuel Herrera Reverter
Es bueno para tener bases para empezar a trabajar con Azure.


Edgar A. Gonzalez Ambriz
Muy buen curso de un tema importante para los LLMs. Excelente la manera en como el profesor lo explica


Juan Carlos Quishpe
Excelente curso, muy buena explicación del profesor.


José Luis Cornejo Valencia
Necesitaba este curso.
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Inteligencia Artificial para Developers
Crea aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Conozca las herramientas, los productos y los servicios para crear soluciones innovadoras.




AI: Desarrollo de Apps con LLMs
Desarrolla aplicaciones de AI usando Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), como GPT-4 y Llama




Desarrollo de Aplicaciones con IA
Integra modelos de lenguaje grande y otras APIs de IA en tus aplicaciones utilizando Python y frameworks específicos como LangChain y OpenAI API.




Nivel 1 adopción IA: Explorador de IA
Domina la Inteligencia Artificial desde sus fundamentos hasta aplicaciones prácticas. Aprende conceptos clave como modelos de lenguaje, ética, matemáticas, estadística y toma de decisiones con datos. Explora herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica la IA en áreas como marketing, finanzas, servicio al cliente y recursos humanos. Además, desarrolla habilidades para automatizar procesos, crear agentes inteligentes y liderar proyectos de IA en entornos empresariales.




Nivel 2 adopción IA: Observador Crítico de IA
Aplica IA de forma técnica y práctica. Aprende fundamentos clave, domina herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica IA en áreas como marketing, finanzas, automatización y recursos humanos, creando soluciones reales con agentes inteligentes y flujos automatizados.




Nivel 3 adopción IA: Usuario Competente Herramientas IA
Usa herramientas de IA generativa para automatizar tareas, crear contenido, desarrollar agentes inteligentes y optimizar procesos en distintos contextos como marketing, finanzas, RRHH y servicio al cliente. Aprende prompt engineering, programación con Python, y el uso de plataformas como ChatGPT, Claude, Copilot y N8N, combinando teoría y práctica para aplicar IA de forma efectiva en tu trabajo diario.




Nivel 4 adopción IA: Promotor de innovación usando IA
Aplica IA en áreas clave del negocio como servicio al cliente, marketing, finanzas, talento humano y productividad. Aprende a usar herramientas como Microsoft Copilot, RPA, ChatGPT y generadores de imágenes, además de habilidades técnicas en Python, Machine Learning y Deep Learning. También desarrolla agentes inteligentes y soluciones personalizadas con RAG, llevando la IA desde la estrategia hasta la implementación práctica en tu organización.




Nivel 5 adopción IA: Estratega de IA para el Negocio
Combina estrategia, análisis y desarrollo para liderar e implementar proyectos de IA en empresas. Aprende a identificar oportunidades de IA generativa, tomar decisiones basadas en datos, y desarrollar soluciones con herramientas como Python, TensorFlow, LangChain, GitHub Copilot y RAG. Es ideal para quienes buscan integrar IA en el negocio desde una visión técnica y estratégica.




Nivel 6 adopción IA: Especialista Técnico en IA
Esta ruta está enfocada en desarrolladores que quieren construir soluciones avanzadas con IA. Aprende Python, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, y cómo crear agentes inteligentes y aplicaciones con RAG. Domina herramientas como GitHub Copilot, Claude y TabNine para automatizar y optimizar tu flujo de desarrollo con inteligencia artificial.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender
