Arquitectura RAG Extendida y LangChain: Integrando IA Generativa en las Empresas

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La ARQUITECTURA RAG EXTENDIDA, junto a LANGCHAIN, está revolucionando la manera en que las empresas utilizan la inteligencia artificial generativa, permitiendo que los sistemas no solo generen respuestas, sino que resuelven problemas de GOBIERNO DE DATOS e INFRAESTRUCTURA

LangChain es el framework que permite construir la Arquitectura RAG Extendida. esta arquitectura, a diferencia de la RAG clásica, no sólo permite el conectar la IA generativa con bases de datos y APIs internas, sino también RESOLVER PROBLEMAS COMUNES que tienen las empresas como alucinaciones o evitar que la infraestructura colapse por tantas peticiones.

Este conocimiento es clave en un entorno empresarial donde se buscan profesionales que dominen la IA generativa para APLICACIONES ESTRATÉGICAS. Programas de formación como los de Big Data Academy enseñan a implementar la arquitectura RAG extendida con LangChain en entornos reales, preparándote para un mercado donde la demanda de estas habilidades está en auge.

La capacidad de INTEGRAR LA I.A. EN FLUJOS EMPRESARIALES abre oportunidades excepcionales para roles bien remunerados, ya que el impacto de la IA se traduce en eficiencia y toma de decisiones más acertada, lo que las empresas valoran enormemente.

Con estas habilidades, puedes acceder a posiciones destacadas en el sector, asegurándote una carrera estable y bien remunerada en UN ÁREA QUE CRECE SIN FRENO. Con Big Data Academy, aprender sobre RAG y LangChain se convierte en una ventaja competitiva, brindándote la oportunidad de sobresalir en un campo donde el conocimiento técnico y práctico de IA tiene un valor sin precedentes.


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Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ Usarás el modelo más avanzado que existe, el GPT4o
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG , construirás Agentes Inteligentes, chatbots y copilotos de automatización
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

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En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅ Construir modelos de CHATBOTS con memoria a corto y largo plazo: Diseñar chatbots que mantengan conversaciones coherentes, reteniendo información clave en el corto plazo, y usen memoria a largo plazo para personalizar futuras interacciones, mejorando la experiencia del usuario.

✅ Implementar la ARQUITECTURA RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para modelos de I.A. generativa avanzados: Desarrollar sistemas que combinen generación de lenguaje con recuperación de datos, ofreciendo respuestas más precisas y contextuales en tiempo real a consultas complejas.

✅ Implementar la arquitectura RAG EXTENDIDA con LANGCHAIN para integrar la I.A. en arquitecturas empresariales: Utilizar LangChain para integrar IA generativa en flujos de trabajo empresariales, conectando diversas fuentes de datos y creando soluciones personalizadas dentro de los sistemas internos.

✅ Construir AGENTES INTELIGENTES para decisiones y automatización: Crear agentes de IA capaces de tomar decisiones basadas en análisis y ejecutar acciones automatizadas, aplicados en áreas como reportería, análisis predictivo y operaciones empresariales.

✅ Usar MULTI-AGENTES INTELIGENTES para razonamientos avanzados: Diseñar sistemas donde múltiples agentes especializados colaboren para resolver problemas complejos, compartiendo información y tomando decisiones conjuntas, mejorando la automatización y la toma de decisiones.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 10 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 10 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y CHATBOTS

    • ¿Qué es la IA generativa? Historia y evolución.
    • Aplicaciones prácticas de los chatbots en diversas industrias.
    • Conceptos clave: Modelos de lenguaje, transformers, y RAG (Retriever-Augmented Generation).
    • Arquitectura básica de un chatbot moderno.
    • Introducción a Azure AI y el Azure OpenAI Service.
    • Configuración inicial del entorno en Azure: creación de cuenta y recursos.
    • Primeros pasos en el uso de la plataforma Azure OpenAI.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE AZURE OPENAI Y MODELOS LLM

    • Introducción a los modelos de Azure OpenAI: GPT, Codex, DALL·E.
    • ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funcionan?
    • Exploración de los diferentes casos de uso de LLM en la empresa.
    • Creación de un chatbot básico utilizando Azure OpenAI.
    • Configuración y gestión de la API de OpenAI en Azure.
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados (GPT, Codex).
    • Configuración de entornos de desarrollo en Visual Studio Code para trabajar con Azure OpenAI.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG (RETRIEVER-AUGMENTED GENERATION)

    • ¿Qué es la arquitectura RAG y cómo potencia los chatbots?
    • Descripción de la memoria de corto y largo plazo en chatbots.
    • Implementación práctica de la arquitectura RAG en Azure OpenAI.
    • Uso de bases de datos vectorizadas para recuperar contexto en tiempo real.
    • Creación de un sistema de recuperación de información mediante APIs.
    • Ejemplo práctico: Integración de RAG con el chatbot básico creado en MÓDULOes anteriores.
    • Escenarios de uso: Mejora de la precisión y relevancia en las respuestas del chatbot.
    • Evaluación de rendimiento y beneficios de la arquitectura RAG en producción.
  • MÓDULO 4: CONSTRUCCIÓN DE CHATBOTS CON MEMORIA DINÁMICA

    • Concepto de memoria dinámica en chatbots: corto y largo plazo.
    • Procesos de vectorización de datos para mejorar la recuperación de información.
    • Ejemplos prácticos de uso de memoria en chatbots: seguimiento de conversaciones previas.
    • Uso de bases de datos de memoria vectorizada en Azure.
    • Implementación de un sistema de seguimiento de interacciones pasadas.
    • Optimización de las respuestas del chatbot utilizando datos históricos.
    • Mejores prácticas para la gestión de memoria en sistemas conversacionales.
    • Integración de memoria dinámica en chatbots usando Azure OpenAI y RAG.
  • MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES ESPECIALIZADOS

    • Desarrollo de agentes especializados (copiloto, reportería, SQL).
    • Creación de un agente copiloto para asistir en la toma de decisiones.
    • Ejemplos prácticos: Agentes para automatización de reportes y consultas.
    • Uso de bases de datos para la gestión de consultas SQL a través del chatbot.
    • Implementación de funciones simples y su integración con los agentes.
    • Manejo de múltiples peticiones con Azure Functions.
    • Interacción entre agentes especializados y sistemas empresariales.
    • Ejemplo práctico: Crear un agente especializado en la toma de decisiones automatizadas.
  • MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS EXTERNOS

    • Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales existentes.
    • Introducción a Azure API Management para escalabilidad y control.
    • Gestión de autenticación y autorización de APIs
    • Ejemplos prácticos de integración de datos externos en las respuestas del chatbot.
    • Gestión de peticiones y respuestas mediante APIs REST.
    • Sincronización de sistemas empresariales con chatbots para interacción fluida.
    • Prácticas sobre la integración de fuentes de datos externas y su impacto en la precisión.
  • MÓDULO 7: SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD DE AGENTES EN AZURE

    • Principales retos de seguridad en la implementación de chatbots.
    • Autenticación de usuarios.
    • Seguridad en la comunicación entre agentes y sistemas internos.
    • Prácticas recomendadas para proteger datos sensibles en un chatbot.
    • Escalabilidad en Azure: Uso de contenedores (Docker, Kubernetes) para chatbots.
    • Implementación de estrategias de escalado automático en Azure Kubernetes Service (AKS).
    • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento en sistemas de chatbots.
    • Ejemplo práctico: Despliegue de un sistema escalable de chatbots y agentes en Azure.
  • MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN AZURE

    • Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
    • Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (Azure).
    • Implementación de agentes especializados: chatbots, SQL, reportería, copiloto.
    • Uso de APIs para la orquestación de múltiples agentes en tiempo real.
    • Ejemplo práctico: Integración de un agente SQL para consultas de base de datos.
    • Sincronización de múltiples agentes para cumplir funciones simultáneas.
    • Gestión de peticiones y respuestas en un sistema multi-agente.
    • Implementación en Azure: uso de Azure Functions y Logic Apps para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con GPT o1

Horario según tu país

INICIO: 09 de Noviembre- 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados y Domingos de 8:00AM a 11:00AM
  • Argentina, Uruguay

    • Sábados y Domingos de 10:00AM a 1:00PM
  • Chile, Paraguay, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados y Domingos de 9:00AM a 12:00PM
  • México, Costa Rica

    • Sábados y Domingos de 7:00AM a 10:00AM

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

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Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

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Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de "A.I. Gen Professional on Azure"

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¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

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Inicio: 09 de Noviembre - 10 sesiones

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales