OPTIMIZA TU IA LOCAL CON RAG Y MCP

Para que un sistema de INTELIGENCIA ARTIFICIAL ON-PREMISE sea realmente potente, necesita más que generar texto. Debe tener MEMORIA, contexto persistente y capacidad de integrarse con datos internos sin exponer información sensible. Los modelos locales pueden recordar interacciones, consultar bases privadas y ofrecer respuestas mucho más precisas dentro de un entorno seguro.

Las arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y MCP (Model Context Protocol) representan la evolución natural de la IA empresarial ejecutándose en infraestructura propia. Permiten combinar modelos de lenguaje con recuperación inteligente de documentos internos, logrando respuestas contextualizadas sin depender de la nube. Este enfoque está transformando la forma en que las empresas gestionan conocimiento y automatizan procesos críticos.

Integrar BASES VECTORIALES LOCALES y memoria dinámica convierte a un simple chatbot en un verdadero agente inteligente. Estos sistemas pueden consultar información privada, mantener continuidad conversacional y adaptarse a cada caso de uso dentro de la organización.

Dominar estas arquitecturas ON-PREMISE abre la puerta a soluciones más seguras, más autónomas y estratégicamente diferenciadoras. No todos saben implementarlas correctamente, y ahí está la verdadera ventaja competitiva

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Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

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

BENEFICIOS

✅ Usarás los modelos más avanzados ON-PREMISE que existen, entre ellos, LLAMA y DEEPSEEK
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG, MCP , 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

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✅ Construir modelos de CHATBOTS ON-PREMISE 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 Y MCP ON-PREMISE (Generación Aumentada por Recuperación / Model Context Protocol) 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 ON-PREMISE 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 ON-PREMISE 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 (ON-PREMISE)

    • ¿Qué es la IA generativa? Historia y evolución.
    • Aplicaciones prácticas de los chatbots en diversas industrias.
    • Conceptos clave: Modelos de lenguaje, Transformers y RAG (Retrieval-Augmented Generation).
    • Arquitectura básica de un chatbot moderno.
    • Introducción a modelos abiertos: LLaMA, DeepSeek y Qwen.
    • Configuración inicial del entorno local: instalación de Ollama y dependencias.
    • Preparación del entorno en Windows/Linux/WSL.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico ejecutándose en local con interfaz gráfica (Open WebUI).
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE MODELOS LLM LOCALES

    • Introducción a modelos abiertos: LLaMA, DeepSeek y modelos ligeros.
    • ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funciona?
    • Casos de uso empresariales de LLM ejecutados sin nube.
    • Creación de un chatbot básico utilizando Ollama y Python.
    • Configuración y gestión del motor de inferencia local (Ollama).
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados descargados desde Hugging Face.
    • Configuración del entorno de desarrollo para trabajar con LLM locales.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot vía API local.
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG Y MCP (LOCAL)

    • ¿Qué es la arquitectura RAG y MCP, y cómo potencia los chatbots?
    • Memoria de corto y largo plazo en chatbots locales.
    • Implementación práctica de arquitectura RAG 100% On-Premise.
    • Uso de bases de datos vectoriales locales (ChromaDB / FAISS).
    • Creación de sistema de recuperación de información mediante APIs locales.
    • Integración de RAG con el chatbot desarrollado en módulos anteriores.
    • Mejora de precisión y relevancia en respuestas usando documentos privados.
    • Evaluación de rendimiento y beneficios de RAG en entornos regulados.
  • MÓDULO 4: CONSTRUCCIÓN DE CHATBOTS CON MEMORIA DINÁMICA (LOCAL)

    • Concepto de memoria dinámica en chatbots (corto y largo plazo).
    • Vectorización local de datos textuales.
    • Seguimiento de conversaciones previas mediante almacenamiento persistente.
    • Uso de bases vectoriales locales para memoria conversacional.
    • Implementación de historial de interacciones.
    • Optimización de respuestas usando contexto histórico.
    • Mejores prácticas para gestión de memoria en sistemas On-Premise.
    • Integración de memoria dinámica usando Ollama, embeddings locales y LangChain.
  • MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES Y ACCIONES CON MCP (LOCAL)

    • Desarrollo de agentes especializados (copiloto, reportería, SQL).
    • Creación de agente copiloto para toma de decisiones empresariales.
    • Automatización de reportes y consultas locales.
    • Conexión del chatbot a bases de datos locales para consultas SQL seguras.
    • Implementación de funciones (tools) en Python y su integración con agentes.
    • Manejo de múltiples peticiones concurrentes en entorno local.
    • Implementación de MCP en flujos avanzados con LangChain.
    • Separación de lógica de negocio, contexto y entradas dinámicas.
    • Interacción entre agentes especializados y sistemas internos empresariales.
    • Caso práctico: agente especializado en decisiones automatizadas.
  • MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS INTERNOS

    • Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales On-Premise.
    • Introducción a API Gateways locales o internos.
    • Gestión de autenticación y autorización (JWT, API Keys, mTLS conceptual).
    • Integración de datos internos en respuestas del chatbot.
    • Gestión de peticiones mediante APIs REST locales.
    • Sincronización con sistemas ERP, CRM o BPM internos.
    • Prácticas de integración de fuentes de datos privadas y su impacto en precisión.
  • MÓDULO 7: SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD DE AGENTES ON-PREMISE

    • Retos de seguridad en chatbots locales.
    • Protección de datos sensibles y aislamiento de red.
    • Prevención de prompt injection y fuga de información.
    • Buenas prácticas de logging y auditoría en entornos internos.
    • Escalabilidad horizontal básica con contenedores.
    • Optimización de CPU, RAM y almacenamiento.
    • Despliegue de sistema escalable de chatbots y agentes sin depender de nube.
  • MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN ENTORNO LOCAL

    • Introducción a sistemas multi-agente y sus aplicaciones empresariales.
    • Diseño de arquitectura multi-agente sin nube.
    • Implementación de agentes especializados: chatbot general, SQL, reportería, copiloto.
    • Orquestación de múltiples agentes mediante LangChain o LangGraph.
    • Integración de agente SQL para consultas seguras.
    • Coordinación y comunicación entre agentes locales.
    • Gestión de peticiones concurrentes en arquitectura multi-agente.
    • Implementación con servicios locales y contenedores Docker.
    • Razonamiento avanzado utilizando modelos locales optimizados.

Horario según tu país

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

 INICIO: Sábado 14 de Marzo - 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados de 8:00 AM a 11:00 AM y
    • Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados de 9:00 AM a 12:00 PM y
    • Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Chile, Argentina, Uruguay, Paraguay

    • Sábados de 10:00 AM a 1:00 PM y
    • Domingos de 10:00 AM a 1:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

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

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✅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

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

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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 los certificados de 'A.I. Leader On-Premise', 'A.I. Architect On-Premise' y 'A.I. Engineer On-Premise'

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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