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 · 48 opiniones

Pablo Uriel Ramirez Lozano
Excelente curso.


LUIS GUILLERMO RODRÍGUEZ LONDOÑO
la experiencia es súper bueno


Edward Fabian Martínez Aparicio
Excelente Curso

Jean Nuñez
Buen curso, gracias Platzi y Profesor
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
