8 lecciones • 3 horas
Curso práctico donde aprenderás a construir sistemas de búsqueda semántica para recuperación de información utilizando modelos de embeddings, recuperación densa, bases de datos vectoriales y reranking
Al final del curso habrás aprendido
- En qué consiste la búsqueda semántica y cómo recuperar información con base en el significado (o semántica) de los textos
- Cómo funcionan las principales técnicas de búsqueda semántica, incluyendo recuperación densa y modelos de reranking.
- A implementar, con ayuda de Python, un sistema completo de búsqueda semántica para recuperar los documentos más relevantes con base en una consulta introducida por el usuario
Requisitos
- Se sugiere haber tomado el curso Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje, disponible acá en la Academia Online
Contenido
8 lecciones en total. Se publicarán 2 nuevas lecciones cada semana (martes y viernes). Fecha de inicio: viernes 17 de julio de 2026
1 – ¿Qué es la búsqueda semántica?
2 – ¿Qué es la recuperación densa (dense retrieval)?
3 – Implementando un sistema de recuperación densa
4 – Estrategias de fragmentación de texto (chunking)
5 – Búsqueda semántica con bases de datos vectoriales
7 – Re-ranking con modelos de lenguaje
8 – Métricas para evaluar la búsqueda semántica
