Crea un agente con los datos de tu empresa usando RAG​

Objetivos

Workshop práctico para crear un agente que no responda solo con conocimiento general, sino usando documentos y datos propios de la empresa. Construirás un agente que pueda responder preguntas usando documentación propia de la empresa.

Aquí entra el concepto de RAG, o Retrieval-Augmented Generation. En la práctica, significa que el agente puede buscar información en documentos internos, bases de conocimiento, manuales, políticas, PDFs o archivos de empresa antes de responder.

n8n describe RAG como una forma de dar a los modelos acceso a recursos específicos de contexto para generar respuestas más relevantes.

Programa

• - Que es RAG y porqué es útil en empresa.
• - Diferencia entre un agente generalista y un agente con datos internos.
• - Como preparar documentos para que el agente pueda usarlos.
• - Que es una base vectorial o vector store.
• - Como conectar documentos a un agente.
• - Como hacer preguntas sobre documentación interna.
• - Como reducir respuestas inventadas o poco fiables.
• - Como diseñar un agente útil para empleados o clientes.

Requisitos

Es imprescindible que cada persona inscrita traiga su propio ordenador portátil, a fin de poder seguir y realizar el curso.

Asimismo, para poder continuar con el resto de sesiones del curso previstas los días 21 y 28 de mayo, así como el 03 de junio, será recomendable asistir a esta segunda jornada, ya que el programa está planteado de forma progresiva y servirá como base para poder seguir correctamente el contenido de las siguientes sesiones.

En caso de no asistir a alguna de las jornadas, no podremos responsabilizarnos de que se pueda seguir adecuadamente el nivel y el ritmo del curso.

Incluye

• Guía explicativa.
• Diapositivas de apoyo.