13 minutosRAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizando modelos de IA
Elegirás entre prompting, RAG, fine-tuning o una combinación según el modo de fallo real.
Cole Medin. Es una implementación funcional que combina RAG con agentes y grafos de conocimiento; el agente decide cuándo utilizar la búsqueda vectorial, cuándo consultar Neo4j y cuándo hacer ambas cosas. Es la demostración más clara de YouTube del patrón «el agente como planificador de la recuperación» descrito en el artículo, con código que puedes descargar y ejecutar.
Considera que las dependencias de la plantilla, los modelos y el código de orquestación dependen de la versión. La idea útil es planificar la recuperación; el uso en producción todavía exige permisos, evaluaciones y gestión de fallos.
Compararás la recuperación con agentes y la recuperación mediante grafos en una implementación concreta.
Conocimientos básicos de RAG, bases de datos gráficas y ejecutar una plantilla localmente.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
13 minutosElegirás entre prompting, RAG, fine-tuning o una combinación según el modo de fallo real.
157 minutosPodrás ejecutar de principio a fin fine-tuning con cuantización, LoRA y QLoRA en hardware que la mayoría de los desarrolladores ya posee.
15 minutosDiseñarás bucles de agentes más sencillos, con reglas de parada, límites de tarea y puntos de control humano claros.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
IBM AI Academy
La respuesta de la era de la IA generativa a la cuestión de la estrategia ejecutiva. Tres cursos breves dirigidos específicamente a líderes empresariales —sin necesidad de formación técnica— sobre dónde crea valor la IA generativa, cómo gobernarla de manera responsable y cómo convertir un vago "deberíamos usar IA" en un caso de uso concreto y defendible. Tiene una valoración de 4.6 basada en ~700 reseñas. Conviene cursarla antes de tomar la próxima decisión presupuestaria sobre IA.