El curso, de un vistazo
«Construir grafos de conocimiento con neo4j-graphrag (Python)» es un curso online en español de la Academia David Silvente · IA práctica, de nivel avanzado, con 8 temas, 16 lecciones y unas 14 horas a tu ritmo. Cuesta 48,99 € (IVA incluido) e incluye el diploma acreditativo. Está pensado para desarrolladores y técnicos de sistemas.
- Nivel: Avanzado
- Duración: unas 14 horas, a tu ritmo
- Temario: 8 temas y 16 lecciones
- Evaluación: cuestionario de 5 preguntas por tema y examen final; aprobado con 7
- Precio: 48,99 €, IVA incluido
- Diploma: diploma acreditativo con código de verificación e insignia verificable, incluidos
- Modalidad: online, a tu ritmo
- Idioma: español
- Ficha actualizada: noviembre de 2026
Qué aprenderás
- SimpleKGPipeline
- Esquemas de entidades y relaciones
- Troceado y embeddings locales
- Datos estructurados
- Resolución de entidades
- Retrievers vectoriales
- Híbridos y Text2Cypher
- GraphRAG con Claude
- Evaluación y un pipeline reproducible del BOE
Los 8 temas en 3 minutos
Primera lección en abierto: Del buscador semántico al grafo de conocimiento
Temario: 8 temas y 16 lecciones
Grafos de conocimiento y entorno de trabajo
Qué es un grafo de conocimiento, qué aporta neo4j-graphrag y cómo preparar Python, Neo4j y las credenciales.
- Del buscador semántico al grafo de conocimiento
- Preparar Python, Neo4j y las claves
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
El pipeline: del texto al grafo
Los componentes de SimpleKGPipeline, el primer grafo a partir de una disposición del BOE y cómo revisarlo con Cypher.
- SimpleKGPipeline por dentro
- Tu primer grafo y cómo inspeccionarlo
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Esquemas: qué extraer y qué no
Modos FREE, EXTRACTED y explícito, el esquema del BOE con patrones y cómo pasar de un esquema sugerido por el LLM a uno fijado en Git.
- Definir el esquema: nodos, relaciones y patrones
- Extraer un esquema con el LLM y fijarlo
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Troceado, embeddings e índices
Elegir tamaño y solape de los trozos midiendo, vectorizar en local con un modelo multilingüe y crear los índices vectorial y de texto completo.
- Trocear bien: tamaño y solape
- Embeddings locales e índices vectorial y de texto
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Datos estructurados y resolución de entidades
Cargar el sumario con MERGE, unirlo al grafo extraído con un puente por identificador y fusionar entidades duplicadas sin romper nada.
- Unir el sumario estructurado con el grafo extraído
- Resolución de entidades: fusionar duplicados
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Recuperación: vector, grafo e híbrido
Recuperar contexto con VectorRetriever, VectorCypherRetriever, búsqueda híbrida y Text2Cypher, y elegir el adecuado para cada tipo de pregunta.
- VectorRetriever y VectorCypherRetriever
- Búsqueda híbrida y Text2Cypher
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
GraphRAG, evaluación y trazas
Responder con GraphRAG y Claude citando las disposiciones, y medir el sistema con un banco de preguntas, métricas sencillas y trazas.
- GraphRAG: preguntar al grafo con Claude
- Evaluar y trazar el sistema
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Proyecto final: el grafo del BOE de una semana
Un script reproducible que construye el grafo de una semana del BOE sin duplicar ni pagar dos veces, con pruebas, README y límites claros.
- Un pipeline reproducible para una semana del BOE
- Pruebas, README y límites del proyecto
- Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
Y al final, el examen del curso (aprobado: 7 sobre 10), la insignia verificable y el diploma acreditativo.
Antes de este curso se recomienda: Introducción a los índices vectoriales y los datos no estructurados (Neo4j)
Conceptos clave del curso
- Grafo de conocimiento: Grafo cuyos nodos son entidades del mundo y cuyas relaciones expresan hechos entre ellas.
- GraphRAG: Generación aumentada por recuperación que usa como contexto texto y estructura del grafo.
- SimpleKGPipeline: Clase de neo4j-graphrag que encadena carga, troceado, embeddings, extracción con LLM y escritura del grafo.
- LLMInterface: Interfaz común que cumplen las clases de modelo de la librería, como AnthropicLLM y OpenAILLM.
- Esquema: Conjunto de tipos de nodo, tipos de relación y patrones que el LLM puede extraer.
- Patrón: Tripleta origen-relación-destino permitida en el esquema, como Norma-MODIFICA-Norma.
- Troceado: División del texto en fragmentos antes de vectorizarlo y enviarlo al LLM.
- Solape: Caracteres repetidos al final de un trozo y al principio del siguiente.
- Datos estructurados: Información que ya viene en campos definidos, como el identificador o el departamento del sumario.
- MERGE: Cláusula de Cypher que busca un patrón y lo crea solo si no existe.
- Retriever: Componente que, dada una pregunta, devuelve el contexto que recibirá el LLM.
- VectorCypherRetriever: Retriever que busca trozos por similitud y después recorre el grafo con una consulta Cypher.
- GraphRAG (clase): Clase de neo4j-graphrag que une retriever y LLM para responder a una pregunta con contexto.
- RagTemplate: Plantilla de instrucciones de GraphRAG con entradas context, query_text y examples.
- Pipeline reproducible: Proceso que, con las mismas entradas y configuración, produce el mismo resultado y se puede relanzar sin efectos duplicados.
- Caché local: Copia en disco de sumarios y XML descargados para no repetir peticiones.
Sobre este curso
¿El curso «Construir grafos de conocimiento con neo4j-graphrag (Python)» es gratis?
No: cuesta 48,99 €, IVA incluido, en un solo pago, e incluye el diploma acreditativo. También entra en la suscripción a toda la academia (19 €/mes o 149 €/año).
¿Qué voy a aprender en «Construir grafos de conocimiento con neo4j-graphrag (Python)»?
Aprenderás: SimpleKGPipeline, esquemas de entidades y relaciones, troceado y embeddings locales, datos estructurados, resolución de entidades, retrievers vectoriales, híbridos y Text2Cypher, GraphRAG con Claude y evaluación y un pipeline reproducible del BOE. Son 8 temas con teoría clara y práctica real.
¿Cuánto dura y cómo se organiza?
Unas 14 horas a tu ritmo, sin horarios: 8 temas con 16 lecciones. Cada tema acaba con un cuestionario de 5 preguntas y el curso termina con un examen final.
¿Para quién es y qué necesito para empezar?
Está pensado para desarrolladores y técnicos de sistemas. Se recomienda haber hecho antes: Introducción a los índices vectoriales y los datos no estructurados (Neo4j). Solo necesitas un ordenador e internet.
¿Hay examen y diploma?
Sí: cuestionario por tema y examen final; se aprueba con un 7 sobre 10. Al terminar recibes una insignia verificable y el diploma acreditativo con código de verificación. Es un diploma de aprovechamiento, no una titulación oficial.
¿Cómo son las lecciones?
Cada lección tiene teoría clara (qué es, cómo funciona por dentro y dónde entra la IA), una práctica real paso a paso, una comprobación y enlaces a fuentes oficiales para saber más. Cada tema añade la teoría en PDF y un repaso interactivo. La primera lección está en abierto en vídeo.
¿Puedo entrar con la suscripción o con un código promocional?
Sí. La suscripción (19 €/mes o 149 €/año) da acceso a todos los cursos de la academia. Si tienes un código promocional, se canjea en la página de matrícula del curso.
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