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Mejorando RAG Sistemáticamente

Lleva tu sistema RAG de prototipo a producción confiable con el RAG Flywheel, una metodología probada de evaluación basada en datos, mejoras dirigidas de retrieval e iteración continua.

2 a 4 semanas Virtual en vivo Presencial Híbrido Desde $4,000 USD por equipo (máx. 10 participantes por equipo)
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¿Para quién es?

  • Desarrolladores de software que están construyendo aplicaciones RAG
  • Data scientists e ingenieros de ML
  • Líderes de producto a cargo de búsqueda y retrieval con IA
  • Equipos que ya tienen RAG en producción y necesitan un proceso repetible de mejora

Lo que Lograrás

  • Montar pipelines de evaluación y datos sintéticos antes de escribir nuevas features
  • Ejecutar el ciclo del RAG Flywheel para lograr mejoras medibles sprint tras sprint
  • Hacer fine-tuning de embeddings y aplicar reranking para subir la calidad de retrieval
  • Diseñar mecanismos de feedback que alimenten directamente el loop de mejora
  • Construir retrievers especializados para distintos tipos de contenido: documentos, imágenes, tablas y datos estructurados
  • Configurar query routing para que cada consulta llegue al retriever correcto

Contenido del Programa

Módulo 1: Mentalidad Evaluation-First y el RAG Flywheel

  • • Pasar de parches puntuales a un proceso repetible de mejora
  • • El RAG Flywheel: Medir → Analizar → Mejorar → Iterar
  • • Métricas clave de retrieval: precision, recall y MRR
  • • Diferenciar indicadores leading de resultados lagging
  • • Práctica: montar tu primer pipeline de evaluación

Módulo 2: Arrancar la Evaluación con Datos Sintéticos

  • • Crear datasets de evaluación cuando tienes pocos o ningún dato de usuarios
  • • Usar LLMs para generar pares query-respuesta realistas a escala
  • • Definir baselines para que cada cambio se pueda comparar objetivamente
  • • Comparar distintas estrategias de retrieval lado a lado

Módulo 3: Convertir Evaluaciones en Mejoras de Retrieval

  • • Leer resultados de evaluación para detectar dónde se rompe el retrieval
  • • Hacer fine-tuning de modelos de embeddings con datos de tu propio dominio
  • • Decidir entre re-rankers y embeddings custom según tu caso de uso
  • • Combinar BM25, búsqueda semántica y filtros de metadata en pipelines híbridos
  • • Correr experimentos controlados para validar cada mejora

Módulo 4: Experiencia de Usuario y Loops de Feedback

  • • Recoger feedback accionable de los usuarios sin agregar fricción
  • • Reducir la latencia percibida para mantener a los usuarios enganchados
  • • Agregar citaciones y validación de fuentes para generar confianza en las respuestas
  • • Cerrar el loop: devolver el feedback a los datasets de evaluación

Módulo 5: Entender a los Usuarios y Decidir Qué Arreglar Primero

  • • Explorar logs de queries para encontrar patrones de fallo recurrentes
  • • Clasificar queries con clasificadores few-shot y heurísticas de dominio
  • • Priorizar mejoras por volumen e impacto en el negocio
  • • Identificar el pequeño porcentaje de queries que causa la mayor insatisfacción

Módulo 6: Retrieval Especializado para Distintos Tipos de Contenido

  • • Por qué una sola estrategia de retrieval no alcanza con datos heterogéneos
  • • Manejar documentos, imágenes, tablas y registros estructurados por separado
  • • Trabajar con parsers de PDF, modelos de visión y embeddings multimodales
  • • Integrar filtros de metadata y Text-to-SQL para consultas estructuradas

Módulo 7: Arquitectura Unificada y Query Routing

  • • Dirigir cada query entrante al retriever especializado correcto
  • • Diseñar interfaces de herramientas limpias para que los equipos trabajen en paralelo
  • • Trackear métricas en dos niveles: accuracy del routing vs. calidad del retrieval
  • • Depurar de punta a punta cuando routing y retrieval interactúan

Módulo 8: Escalar y Operar RAG en Producción

  • • Mantener el ritmo de mejora a medida que crece el volumen de queries
  • • Bajar el costo por query sin sacrificar calidad
  • • Patrones de observabilidad: tracing, monitoreo y alertas
  • • Planear la siguiente iteración del flywheel a escala

Deja de Adivinar, Empieza a Medir

Armar un demo de RAG que funcione es relativamente fácil. Mantenerlo confiable en producción es otro cuento. Este programa le da a tu equipo un proceso estructurado y basado en métricas para identificar qué está fallando, corregirlo con cambios puntuales y verificar los resultados, una y otra vez.

El RAG Flywheel

Todo en esta formación gira alrededor de un solo ciclo:

  1. Medir: definir cómo se ve un buen retrieval y generar datos sintéticos de evaluación para probarlo
  2. Analizar: meterse en los resultados para entender exactamente dónde y por qué el sistema se queda corto
  3. Mejorar: aplicar cambios enfocados como mejor chunking, fine-tuning de embeddings, búsqueda híbrida y routing
  4. Iterar: incorporar feedback real de usuarios, actualizar los benchmarks y volver a correr el ciclo

Cada módulo recorre una pieza de este loop con ejercicios prácticos que tu equipo puede aplicar directamente a su propio sistema.

Basado en Escenarios Reales de Producción

A lo largo del programa trabajamos con ejemplos documentados donde equipos llevaron sistemas RAG de prototipos poco confiables a herramientas de producción robustas. Vas a ver cómo decisiones guiadas por evaluación (no por intuición) impulsaron cada ronda de mejora, y podrás aplicar los mismos patrones con tus propios datos.

Qué Incluye

  • Notebooks de Python hands-on alineados a cada módulo para que los participantes practiquen cada concepto de inmediato
  • Office hours en vivo para resolver dudas, revisar arquitecturas y hacer Q&A
  • Clases complementarias que se pueden volver a ver en cualquier momento después del programa
  • Herramientas estándar de la industria: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Cohere, Qdrant, sentence-transformers, Instructor, Langfuse, Promptfoo, Opik, entre otras

Metodología

  • Basado en proyecto: los participantes trabajan sobre un reto real de mejora de RAG durante todo el programa
  • Evaluación primero: cada cambio propuesto se mide antes y después
  • Agnóstico de framework: las técnicas aplican sin importar tu base de datos vectorial o proveedor de LLMs
  • Colaborativo: office hours y revisión entre pares mantienen el aprendizaje aterrizado en problemas reales

Modalidades

  • Estándar (4 semanas): un día de clase por semana + office hours y soporte al día siguiente
  • Intensivo (2 semanas): sesiones en la mañana + soporte en la tarde todos los días

Prerequisitos

  • Haber construido o desplegado al menos un sistema RAG básico (nivel prototipo está bien)
  • Conocimiento práctico de Python
  • Familiaridad con APIs de LLMs y bases de datos vectoriales

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