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Sistemas RAG en Producción: Bases Vectoriales y LLMs

Construye aplicaciones RAG de nivel empresarial con Pinecone, ChromaDB e IA multimodal.

¿Qué es RAG (Generación Aumentada por Recuperación)?

Esta técnica revolucionaria permite a los asistentes de IA acceder a tus propios datos para generar respuestas precisas y contextuales. A diferencia de los LLM estándar, un sistema RAG consulta tu base de conocimientos antes de responder, eliminando alucinaciones y garantizando información confiable.

¿Por qué esta habilidad está tan demandada?

En 2025, las empresas están invirtiendo masivamente en IA generativa: +185% en ofertas de trabajo para desarrolladores que dominan RAG y LangChain. Los salarios para estos puestos comienzan en $120K/año y pueden alcanzar $180-220K/año para perfiles senior. Para 2030, Gartner prevé que el 80% de las empresas usarán asistentes de IA personalizados.

Lo que dominarás

En este curso de 15h 30min, Dominarás RAG, procesamiento multimodal (texto, imagen, audio simultáneamente) e integración con APIs modernas. Construirás asistentes de IA capaces de entender documentos PDF, analizar imágenes y responder inteligentemente usando los datos de tu empresa.

Tus logros al finalizar

Podrás desplegar un asistente de IA completo en producción. Dominarás bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate), orquestación con LangChain y mejores prácticas para sistemas robustos y escalables. Dominarás RAG, Bases Vectoriales, Embeddings, Pinecone.

💡 Perspectivas 2025-2030: El mercado de asistentes IA personalizados está explotando.

  • 2025: Salarios $120-180K/año | Freelance $200-350/hora
  • 2027: Demanda x3 con adopción masiva empresarial
  • 2030: Habilidad crítica valorada en $200-250K/año para expertos senior
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Instructor

Sophie Laurent

4.8(134 valoraciones)
645 estudiantes
15h 30min de vídeo

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Lo que aprenderás

RAG
Bases Vectoriales
Embeddings
Pinecone
ChromaDB

Descripción del curso

Construye aplicaciones RAG de nivel empresarial con Pinecone, ChromaDB e IA multimodal.

Este curso está diseñado para proporcionarte las habilidades prácticas que necesitas para tener éxito en el campo de RAG & LLM. A través de proyectos prácticos y ejemplos del mundo real, aprenderás a aplicar lo que aprendes en escenarios reales.

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