Tu RAG Alucina.RAG sí funciona.

Construye agentes con RAG que responden con precisión, sin alucinaciones. Diseñado para equipos hispanohablantes.

PrecioPor confirmarEARLY BIRD

Tecnologías del curso

LANGCHAINLLAMAINDEXRAGASPINECONE

¿Por qué este curso?

Porque hay miles de tutoriales de RAG en inglés. Ninguno te dice por qué el tuyo falla en producción.

RAG que de verdad funciona en producción

Aprende las técnicas que marcan la diferencia entre un RAG que alucina en demos y uno que da respuestas precisas con usuarios reales. Chunking avanzado, re-ranking, evaluación con RAGAS y mucho más.

100% en Español

Clases, materiales, soporte y comunidad en español. Sin barreras de idioma para aprender IA avanzada.

Enfoque práctico

Cada sesión termina con código funcionando. Construirás tu propio agente RAG de producción desde cero.

De cero a agente RAG en producción

Al terminar el curso tendrás un agente RAG completo: recuperación híbrida, evaluación automática, sin alucinaciones y listo para desplegarse.

TEMARIO

6 módulos. Un RAG que funciona.

Próximamente publicamos el syllabus completo. Apúntate a la lista de espera para recibirlo en primicia.

El problema real

Por qué el 80% de los RAGs fallan en producción y cómo diagnosticar las alucinaciones de tu sistema.

Anatomía de un RAG rotoTipos de alucinacionesFramework de diagnósticoMétricas de evaluación básica

Embeddings sin misterio

Semántica, chunking avanzado y estrategias de indexación para una recuperación que realmente funciona.

Modelos de embeddingsEstrategias de chunkingMetadata filteringÍndices vectoriales

Recuperación avanzada

BM25, re-ranking semántico y RAG híbrido para resultados precisos en cualquier dominio.

Búsqueda híbrida BM25 + semánticaCross-encoder re-rankingHyDE y query expansionFusion retrieval

Evaluación honesta

RAGAS, métricas de fidelidad y benchmarks para medir si tu RAG responde con verdades.

RAGAS frameworkFaithfulness & relevancyTests automatizadosDetección de alucinaciones

Tu agente RAG

Arquitectura completa de un agente que combina RAG con herramientas, memoria y razonamiento.

Agentic RAG patternsSelf-RAG y reflexiónHerramientas + RAGMemoria a largo plazo

De prototipo a producción

Optimización de costes, latencia y escalado. Tu RAG listo para usuarios reales.

Caching y optimizaciónObservabilidad y trazasStreaming responsesDespliegue en producción

Lo que construirás

Un pipeline RAG de producción con evaluación automática integrada.

rag_agent.py

from rag_agent import HybridRAGAgent

# Recuperación híbrida: semántica + BM25

agent = HybridRAGAgent(

vector_store=PineconeStore(index="docs"),

reranker=CrossEncoder(model="bge-reranker-v2"),

evaluator=RAGASEvaluator(),

)

# Respuesta con contexto verificado

response = await agent.query(

query="¿Cuál es nuestra política de devoluciones?",

top_k=10,

)

# Fidelidad verificada automáticamente

print(response.answer) # Sin alucinaciones ✓

print(response.faithfulness_score) # 0.97

¿Listo para que tu RAG deje de alucinar?

Apúntate a la lista de espera y sé el primero en recibir el syllabus completo, precio early bird y acceso prioritario.

📅 Lanzamiento Mayo 2026 · 🇪🇸 En Español · Plazas limitadas