Te Enseño a Implementar el AGENTE IA con RAG Definitivo con N8N y Qdrant

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Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.

Sobre esta lección

🥇 Comunidad PREMIUM - Automatizaciones IA + Vibe Coding: https://www.dominiaacademy.com/ 💸 10% de descuento VPS Hostinger: https://www.hostinger.com/josemafe Cupón: JOSEMAFE 🎁 Comunidad GRATIS + Plantillas y Recursos: https://www.josemafernandez.com/comunidad-privada 💻 Servicios de Automatización IA para Empresas: https://www.blunexai.com 🌐 Todos mis servicios: https://www.josemafernandez.com/ Instagram: https://www.instagram.com/josemafernandezia TikTok: https://www.tiktok.com/@josemafernandezia LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/josemafernandezia X: https://x.com/josemafeia Facebook: https://www.facebook.com/josemafernandezia 🔗 Regístrate en n8n aquí: https://n8n.partnerlinks.io/sgobm9ng0kgg En este video te muestro un tutorial completo para crear un Agente IA con RAG (Base de datos Vectorial) en N8N utilizando QDRANT. La particularidad de este agente es que permite una carga optimizada de documentos, utilizando los METADATOS, que permiten una mejora al momento de consultar información en la base de datos vectorial. También te explico como conectarte a Qdrant vía API desde N8N para eliminar documentos duplicados. 📌 ¿Qué aprenderás en este video? ✅ Cómo crear un Agente IA con RAG en N8N utilizando la base de datos vectorial Qdrant. ✅ Carga automática de documentos a través de Google Drive. ✅ Mejora tu RAG con el uso de metadatos al momento de insertar los documentos en la base de datos vectorial. ✅ Eliminación de documentos en Qdrant a través de la conexión vía API. ✅ Explicación teórica del concepto de RAG y Base de Datos Vectorial. ✅ Utilizar el tamaño correcto de Chunks (Partes de los documentos). ✅ Utilizar modelos de Embedding de Cohere con Multilenguals para documentos en idiomas distintos al inglés. ✅ Conexión API Telegram. ✅ Uso de modelos de IA de Google (Gemini). ✅ Implementar un Agente de consultas sobre la Base de datos Vectorial. Capítulos 00:00 Introducción 00:41 Explicación RAG y Base de Datos Vectorial 03:00 Conectar con Qdrant 05:44 Carga de Documentos Automática con Google Drive 09:30 Extracción y Clasificación de los Documentos cargados 12:30 Conexión vía API HTTP de Qdrant para eliminar documentos 16:15 Optimización de RAG con Metadatos 21:18 Inserción de documentos en Qdrant 31:35 Implementación del Agente IA que consulta en Qdrant 37:30 Prueba del RAG con el Chat Trigger de N8N 39:55 Conexión del Agente con Telegram 42:45 Prueba del RAG con Asistente de Telegram 43:25 Conclusiones Finales #aiagent #Automatización #IA #n8n #NoCode

Sobre este curso

En este curso de más de 25 horas de contenido Gratis aprenderás desde cero todo lo que necesitas para aprender a desarrollar e implementar tus propios Agentes de Inteligencia Artificial utilizando la plataforma de n8n. En cada vídeo dispondrás de una explicación detallada del contenido. También podrás acceder a plantillas totalmente gratis que podrás utilizar para tus implementaciones (valoradas en cientos de euros).

Lección 5 de 25Nivel: principianteDuración total: 28h 33m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning