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RAG avanzado y seguro

Aprende a construir sistemas RAG con PDFs y documentos privados: chunking, embeddings, búsqueda híbrida, reranking, citaciones, permisos, evals y defensa frente a prompt injection.

Intermedio 14 lecciones Acceso gratuito · contenido abierto
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Sin registro, cookies ni seguimiento personal. El avance básico se guarda solo en este navegador. Cómo funciona la privacidad.

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Tu siguiente acción

Abre la primera misión, termina una práctica pequeña y guarda una evidencia. Si el curso te supera, vuelve a la ruta de inicio: no tienes que dominarlo todo hoy.

  1. 1 Abre una lección
  2. 2 Haz la misión
  3. 3 Guarda evidencia
Primera misión
confianza del cursoRevisión editorial del Necesita revisión · 3 fuentes primarias · catálogo editado el
Revisión pendiente desde 21 de agosto de 2026Revisión periódica Revisar cada 30 díasPróxima revisión · 21 de agosto de 2026

Alcance: RAG con chunking, embeddings, búsqueda híbrida, re-ranking, citaciones, permisos, evals y abstención.

Evidencia revisada

  • Curso específico de RAG seguro.
  • Lecciones de evaluación y citaciones.
  • Énfasis en autorización y recuperación medible.

Esta ficha no sustituye la prueba local de cada tutorial técnico. Si una lección incluye comandos, versiones, precios o plataformas externas, debe volver a contrastarse con sus fuentes oficiales antes de marcarse como probada.

Resultado educativo

Qué serás capaz de hacer

  • Diseñar ingesta y chunking robustos
  • Combinar búsqueda híbrida y reranking
  • Añadir citas, permisos, evals y defensa frente a inyección
Entregable final

Un sistema RAG con respuestas citadas, evaluación y separación de permisos.

Antes de empezar

Desarrolladores de asistentes que deben responder con documentos y permisos.

  • • Python básico
  • • Entender qué son embeddings y una API de LLM
≈ 12 hSistemas, modelos y agentes

Actualizado: 18 de julio de 2026

Itinerario

Temario

14 pasos
módulo 01Fundamentos que importan5 lecciones
  1. 1RAG útil: mucho más que chat con PDF/rag-seguro/mapa-rag
  2. 2Ingesta, limpieza y chunking/rag-seguro/ingesta-chunking
  3. 3Chunking avanzado para RAG privado/rag-seguro/chunking-avanzado
  4. 4GraphRAG local y memoria con grafos/rag-seguro/graphrag-local
  5. 5OCR y tablas en PDFs reales/rag-seguro/ocr-tablas
módulo 02Recuperar mejor4 lecciones
  1. 6Embeddings y bases vectoriales/rag-seguro/embeddings-vector-db
  2. 7Búsqueda híbrida y reranking/rag-seguro/hybrid-reranking
  3. 8Qdrant multiusuario y permisos/rag-seguro/qdrant-permisos
  4. 9Segundo cerebro local con Obsidian y RAG/rag-seguro/obsidian-segundo-cerebro
módulo 03Seguridad y producción5 lecciones
  1. 10Prompt injection en RAG/rag-seguro/prompt-injection
  2. 11Debugging RAG: grounding y prompt completo/rag-seguro/debugging-grounding
  3. 12Respuestas estructuradas con citas/rag-seguro/respuestas-estructuradas-citas
  4. 13Evals RAG con métricas/rag-seguro/evals-metricas
  5. 14Evals, citaciones y trazabilidad/rag-seguro/evals-citaciones
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Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

IA desde ceroEntiende, usa y verifica la IA generativa antes de elegir una herramientaCero absoluto · 12 leccionesVer curso

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Codex desde ceroTrabaja con archivos, automatiza tareas y construye proyectos sin experiencia previaCero absoluto → intermedio · 20 leccionesVer curso Crea webs profesionales con IA desde ceroDe una idea a una web seria, publicada y mantenible con Codex y GPT-5.6 SolCero absoluto → profesional · 47 leccionesVer curso IA para pymes y autónomosAutomatiza oficina sin perder controlPrincipiante → intermedio · 20 leccionesVer curso IA generativa: imagen, voz y vídeoCrea recursos multimedia con modelos abiertosPrincipiante → intermedio · 7 leccionesVer curso Videojuegos, 3D y simulaciones con IAGodot, Blender, Fable 5 y pipelines 3DPrincipiante → intermedio · 6 leccionesVer curso

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Fundamentos para AulafyPython, Git, terminal y Docker para aprender IA sin fricciónPrincipiante · 6 leccionesVer curso Codex para programadoresPrograma, prueba y entrega cambios con OpenAI CodexPrincipiante → avanzado · 10 leccionesVer curso Claude Code, de 0 a proDomina la CLI de IA de AnthropicPrincipiante → avanzado · 24 leccionesVer curso Claude Code + IA LocalConstruye apps de IA en tu ordenadorIntermedio · 34 leccionesVer curso

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

RAG avanzado y seguroEstás aquíChatbots con documentos que sí se pueden usarIntermedio · 14 leccionesVer curso Agentes y automatizaciónDiseña agentes útiles, seguros y manteniblesIntermedio → avanzado · 20 leccionesVer curso Agentes en producción con LangGraph y n8nAgentes fiables para tareas realesIntermedio → avanzado · 9 leccionesVer curso Automatización IA self-hosted para pymesn8n, Open WebUI y Ollama en tu servidorIntermedio · 10 leccionesVer curso AI Router y sistema de contenidoEnruta modelos locales y frontier con calidad, coste y privacidadIntermedio → avanzado · 6 leccionesVer curso Seguridad y evaluación de modelosPrueba sistemas de IA antes de publicarlosIntermedio · 7 leccionesVer curso MLOps local y despliegue de modelosSirve modelos abiertos con controlIntermedio → avanzado · 10 leccionesVer curso Fine-tuning y post-training de LLMsAdapta modelos abiertos con tus datosIntermedio → avanzado · 8 leccionesVer curso

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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