Curso de IA Aplicada

RAG para conocimiento empresarial: fuentes, recuperación, permisos y evaluación

Método completo para diseñar sistemas RAG empresariales que parten de fuentes gobernadas, preservan permisos y vigencia, preparan contenido recuperable, combinan señales de búsqueda, generan respuestas con evidencia verificable y se evalúan y operan como un sistema de producción.

Para: Responsables de conocimiento, producto y operaciones, consultores, arquitectos y perfiles técnicos que necesitan construir sistemas de consulta sobre documentación empresarial con fuentes, permisos, trazabilidad y criterios de calidad reproducibles

Índice del curso

Módulo 1

Delimitar conocimiento y fuentes

Define el trabajo que debe resolver RAG y convierte documentos dispersos en un corpus autorizado, versionado y gobernado.

  1. 1. Delimitar el caso RAG, las preguntas y los límites →

    Definir un caso RAG mediante usuarios, tareas, preguntas representativas, fuentes esperadas, límites de inferencia y criterios de abstención.

  2. 2. Gobernar fuentes, permisos y vigencia →

    Crear un registro de fuentes que conecte autoridad, acceso, versión, ámbito, vigencia, precedencia, sincronización y retirada.

Módulo 2

Construir el índice recuperable

Transforma las fuentes en unidades recuperables sin perder estructura, procedencia, permisos ni capacidad de retirada.

  1. 1. Preparar documentos, metadatos y fragmentos →

    Diseñar una ingestión reproducible donde cada fragmento conserve significado, identidad, jerarquía, versión, permisos y procedencia.

  2. 2. Combinar búsqueda léxica, semántica y filtros →

    Diseñar recuperación híbrida donde las señales de relevancia se combinen sin convertir los permisos o el ámbito en simples preferencias de ranking.

Módulo 3

Recuperar y responder con evidencia

Diseña el pipeline de consulta, recuperación, reranking y respuesta para mantener cada afirmación vinculada a evidencia.

  1. 1. Diseñar consulta, recuperación y reranking →

    Construir un pipeline reproducible de consulta, filtros, recuperación de candidatos y reranking que preserve la intención y permita diagnosticar exclusiones.

  2. 2. Generar respuestas, citas y abstención →

    Diseñar respuestas grounded con citas verificables, límites de inferencia, tratamiento de conflictos y abstención útil.

Módulo 4

Proteger y evaluar

Aplica autorización antes de recuperar, trata el contenido como no confiable y evalúa cada capa del sistema por separado.

  1. 1. Aplicar permisos y defender contenido no confiable →

    Diseñar controles de autorización y aislamiento que impidan que contenido recuperado o permisos obsoletos alteren el comportamiento o expongan información.

  2. 2. Evaluar recuperación, fidelidad y utilidad →

    Construir un benchmark versionado que permita diagnosticar qué capa falla y definir criterios de calidad por riesgo y tipo de pregunta.

Módulo 5

Operar y pilotar

Opera cambios del corpus, mide degradación y ejecuta un piloto reproducible con criterios de despliegue, restricción y reversión.

  1. 1. Mantener actualización, observabilidad y feedback →

    Diseñar actualización, observabilidad y respuesta a incidentes para detectar fuentes obsoletas, degradación de recuperación y problemas de acceso.

  2. 2. Ejecutar un piloto RAG con fuentes →

    Entregar un piloto RAG reproducible con fuentes autorizadas, pruebas de permisos, benchmark, observabilidad y criterios explícitos de avance o retirada.