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D · Tu propia IA · Nivel Avanzado

GraphRAG y grafos de conocimiento

Lleva tu asistente más allá de la búsqueda por parecido: construye un grafo de conocimiento en Neo4j, extrae entidades y relaciones con un modelo local, combina búsqueda vectorial, por palabras y por grafo, reordena con un reranker y evalúa con preguntas propias si cada mejora merece la pena. Cada tema tiene teoría, práctica real y cuestionario.

Duración estimada: 20 horas. Nivel: avanzado. Requisitos: curso Intermedio de este itinerario (o experiencia con Docker, Python, Ollama y Qdrant), 16 GB de RAM y 25 GB libres.

📚 8 temas · 16 lecciones✅ 40 preguntas + examen final ⏱ 20 horas🏅 Insignia y certificado💶 48,99 €

Temario

Qué vas a aprender, tema a tema

  1. Por qué grafos: los límites del RAG vectorial

    Entiende qué preguntas resuelve mal la búsqueda por parecido y qué aporta un grafo de conocimiento.

    • Qué es un grafo de conocimiento
    • Preguntas de varios saltos y GraphRAG
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  2. Neo4j en Docker y Cypher básico

    Instala Neo4j Community en Docker y aprende a crear, consultar y borrar datos con Cypher.

    • Instalar Neo4j con Docker
    • Cypher: crear y consultar
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  3. Modelar tus documentos como grafo

    Diseña etiquetas y relaciones, y carga la estructura de tus documentos (norma, capítulo, artículo, fragmento) desde Python.

    • Diseñar el modelo de datos
    • Cargar la estructura desde Python
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  4. Extraer entidades y relaciones con IA

    Usa un modelo local con salida JSON para extraer entidades y relaciones, y controla su calidad.

    • Extracción con salida estructurada
    • Normalizar entidades y medir la extracción
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  5. Vectores dentro del grafo

    Guarda embeddings en los fragmentos de Neo4j, crea un índice vectorial y combina búsqueda y grafo en una sola consulta.

    • Índice vectorial en Neo4j
    • Búsqueda vectorial más expansión en una consulta
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  6. Recuperación híbrida y expansión ponderada

    Combina palabras clave, vectores y grafo con RRF y pesos por tipo de relación.

    • Fusión de tres fuentes
    • Pesos por tipo de relación
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  7. Rerankers: reordenar con precisión

    Entiende la diferencia entre bi-encoder y cross-encoder y añade un reranker local que puntúa la confianza.

    • Qué es un reranker y cómo funciona
    • Umbral de confianza y abstención
    • Teoría en PDF, repaso interactivo y cuestionario del tema
  8. Evaluar GraphRAG frente al RAG simple

    Mide cobertura, abstención y coste de cada variante para decidir con datos si el grafo compensa.

    • Métricas de recuperación y de respuesta
    • Decidir y documentar
    • 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 certificado de aprovechamiento.

Preguntas frecuentes

Sobre este curso

¿El curso «GraphRAG y grafos de conocimiento» es gratis?

Es un curso de pago (48,99 €, IVA incluido). Incluye el certificado de aprovechamiento.

¿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 grabada en vídeo, una comprobación y enlaces a fuentes oficiales para saber más. Cada tema añade teoría en PDF y un repaso interactivo.

¿Hay examen y certificado?

Sí: cuestionario de 5 preguntas por tema y examen final; se aprueba con un 7. Al terminar recibes una insignia verificable y el certificado de aprovechamiento con código de verificación (no es una titulación oficial).

¿Qué necesito para empezar?

Recomendado haber hecho antes: De cero a tu primera IA local (Básico), Intermedio: tu asistente con tus documentos. Un ordenador con Windows e internet.