Foundations of RAG: Context Engineering y Reranking — WalkSelf
4.4 (9) ⏱ 2 h 48 min 📚 28 lecciones

Foundations of RAG: Context Engineering y Reranking

Comprende los conceptos básicos de Retrieval-Augmented Generation, context engineering y reranking para crear aplicaciones de AI precisas y reducir las alucinaciones.

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Sobre este curso

Los Large Language Models son potentes, pero a menudo tienen dificultades con la precisión y generan información falsa. Retrieval-Augmented Generation (RAG) soluciona esto proporcionando contexto relevante, haciendo que las aplicaciones de AI sean fiables y basadas en hechos. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos básicos para construir pipelines de RAG efectivos. Comenzarás con la terminología fundamental de vector databases y embedding models, para luego avanzar hacia técnicas prácticas de context engineering y reranking. Al final del curso, sabrás cómo estructurar el contexto de manera efectiva para prevenir alucinaciones de AI y mejorar la calidad de las respuestas. Lo que aprenderás: Comprender los conceptos fundamentales de Retrieval-Augmented Generation y vector search. Diseñar pipelines de contexto efectivos para proporcionar datos precisos a los Large Language Models. Aplicar técnicas de reranking para priorizar la información más relevante para tus prompts. Practicar los conceptos básicos de prompt engineering para guiar a los modelos y reducir las alucinaciones. Implementar patrones de recuperación modernos para mejorar la fiabilidad de las aplicaciones de AI. El curso fluye lógicamente desde la terminología básica de AI y los conceptos de vector database hasta ejercicios escritos prácticos sobre la estructuración del contexto. Leerás explicaciones claras y fragmentos de código que ilustran la arquitectura moderna de RAG. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a desarrolladores y entusiastas de la tecnología, sin necesidad de experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para construir una base sólida en el desarrollo moderno de AI y context engineering.

Lo que obtendrás

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    2 h 48 min de contenido práctico

Reseñas (9)

Ximena Orozco CR
★ 5 · 17 julio 2026

Llevaba meses leyendo artículos sueltos sobre RAG sin lograr conectar los conceptos, y este curso por fin los ordenó todos en mi cabeza. Empiezan explicando qué es Retrieval-Augmented Generation desde cero, para luego entrar en context engineering, es decir, cómo decidir qué fragmentos de información realmente le sirven al modelo y cuáles solo añaden ruido. La parte sobre reranking me pareció la más valiosa, porque muestra con ejemplos claros cómo reordenar los resultados de una búsqueda antes de pasarlos al modelo mejora muchísimo la calidad de las respuestas. El instructor explica todo con calma, sin dar cosas por sentado, y cada concepto viene acompañado de un ejemplo práctico que se puede reproducir. Terminé el curso con un pipeline de RAG funcional y, más importante, entendiendo por qué cada pieza está ahí.

Clara Laurent FR Estudiante verificado
★ 4 · 3 julio 2026

Ce cours couvre bien les bases du RAG, en particulier la partie sur le context engineering où l'on apprend à choisir intelligemment quels morceaux de texte envoyer au modèle plutôt que de tout lui donner en vrac. La section sur le reranking est celle qui m'a le plus servi, avec des exemples concrets de comment reclasser les résultats de recherche pour améliorer la pertinence des réponses générées. Le rythme est agréable et progressif, on ne se sent jamais perdu même sans grande expérience préalable en recherche d'information. Mon seul regret, c'est que certains exercices pratiques auraient mérité un peu plus de temps d'explication avant qu'on nous laisse les faire seul. Globalement une bonne base solide pour continuer à approfondir le sujet par soi-même.

Henrique Santos BR Estudiante verificado
★ 5 · 24 junio 2026

Sempre tive dificuldade em entender reranking de verdade, e esse curso finalmente deixou claro por que reordenar os resultados antes de enviar ao modelo faz tanta diferença na qualidade das respostas. A explicação sobre context engineering também é muito boa, mostrando como escolher os trechos certos em vez de simplesmente jogar tudo no prompt. Recomendo bastante para quem está começando a construir sistemas de RAG do zero.

Mariana Almeida PT Estudiante verificado
★ 4 · 20 junio 2026

A parte de reranking ajudou bastante a reduzir respostas inventadas; queria mais exemplos, mas valeu muito.

Maximilian Schmidt DE Estudiante verificado
★ 4 · 12 junio 2026

Solide Einführung in RAG und Context Engineering, auch wenn der Abschnitt zum Reranking gerne etwas ausführlicher hätte sein können.

Fernando Ferreira BR Estudiante verificado
★ 4 · 12 junio 2026

Gostei bastante da forma como o curso apresenta os fundamentos de RAG antes de entrar em context engineering e reranking, sem pular etapas. As explicações sobre como escolher os chunks certos para o contexto são bem práticas e fáceis de acompanhar. Só achei que a parte de reranking poderia ter mais exemplos comparando diferentes abordagens.

Leonardo De Luca IT Estudiante verificado
★ 4 · 4 junio 2026

Ottima introduzione ai concetti base del RAG, spiegati con un linguaggio semplice anche per chi non ha esperienza precedente. La parte su context engineering mi ha aperto gli occhi su quanto conti selezionare bene i chunk prima di mandarli al modello. L'unico punto debole è che il reranking viene trattato un po' velocemente rispetto al resto del corso.

Carlos Aguilar PE Estudiante verificado
★ 5 · 29 mayo 2026

Explicación de RAG muy clara y práctica.

নাসরিন সুলতানা BD Estudiante verificado
★ 5 · 27 mayo 2026

রির্যাঙ্কিং আর কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং কীভাবে হ্যালুসিনেশন কমায়, সেটা এই কোর্সে দারুণভাবে বুঝলাম। উদাহরণগুলো হাতেকলমে করা যায়, তাই RAG নিয়ে আমার ভিত্তিটা এখন অনেক শক্ত।

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