Información del curso

Convierte la IA local del curso Básico en un asistente que responde con tus documentos y cita las fuentes. Aprenderás a extraer el texto de PDF y Word, trocearlo, indexarlo en Qdrant, servir una API RAG propia, chatear con ella desde Open WebUI y automatizar la ingesta con n8n. Cada tema tiene teoría, práctica real paso a paso y cuestionario.

Duración estimada: 16 horas. Nivel: intermedio. Requisitos: haber hecho el curso Básico (o tener Docker Desktop con WSL2, Ollama y Qdrant funcionando), 16 GB de RAM recomendados y 20 GB libres en disco.

8 temas · 16 lecciones · 40 preguntas de práctica · examen final

Temario

1. Del Básico al Intermedio: la arquitectura del asistente — Repasa el sistema del curso Básico y ve las piezas nuevas: ingesta, API RAG, interfaz de chat y automatización.
   • Las cinco piezas de un asistente documental
   • Preparar la carpeta y los modelos del curso
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
2. Extraer el texto de tus documentos — Saca texto limpio de PDF y Word, y aprende a detectar los documentos que necesitan OCR.
   • Formatos y problemas típicos
   • Limpieza y metadatos
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
3. Trocear e indexar en Qdrant — Elige el tamaño de los trozos, el solapamiento y carga vectores con metadatos en una colección nueva.
   • Cómo trocear (chunking) sin romper el sentido
   • Crear la colección e indexar con metadatos
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
4. Buscar bien: top-k, filtros y búsqueda híbrida — Mejora qué fragmentos llegan al modelo: número de resultados, filtros por metadatos y combinación de palabras clave y vectores.
   • Búsqueda vectorial con filtros
   • Búsqueda híbrida: palabras clave más vectores
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
5. Tu API RAG con fuentes — Programa un pequeño servicio con FastAPI que busca, pregunta al modelo y devuelve la respuesta con sus fuentes.
   • Diseño de la API y del prompt
   • Meter la API en Docker y probarla
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
6. Open WebUI: una interfaz de chat para todos — Instala Open WebUI conectado a tu Ollama, crea usuarios y una base de conocimiento con tus documentos.
   • Instalar Open WebUI junto a Ollama
   • Base de conocimiento y conexión con tu API
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
7. n8n: automatizar la ingesta — Monta n8n y crea un flujo que indexa automáticamente los documentos nuevos y avisa si algo falla.
   • Qué es n8n y cómo instalarlo
   • Flujo de ingesta con aviso de errores
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
8. Medir la calidad y siguiente paso — Crea un conjunto de preguntas de prueba, mide aciertos de búsqueda y de respuesta y decide qué mejorar.
   • Un banco de preguntas para medir
   • Mejorar con datos y lo que viene
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)

Cómo se aprueba y qué obtienes

• Cada lección: teoría, práctica paso a paso (en vídeo cuando esté publicado) y comprobación.
• Cuestionario por tema y examen final: se aprueba con un 7 sobre 10 y puedes repetirlo.
• Insignia verificable al completar el curso, para compartir en LinkedIn.
• Certificado de aprovechamiento en PDF con código de verificación: incluido en el curso. No es una titulación oficial.

🔒 Curso de pago: 149 € (certificado incluido). Comprar este curso · o toda la academia por 149 €/año. El acceso se abre solo en cuanto se confirma el pago.