Totalmente práctico y aplicable
Formación en ChromaDB a medida
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Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de ChromaDB para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Qué es ChromaDB y por qué se utiliza en aplicaciones de IA generativa, búsqueda semántica y RAG.
Diferencia entre base de datos relacional, buscador tradicional, motor full-text y base vectorial.
Cuándo aporta valor ChromaDB: asistentes internos, buscadores documentales, agentes, memoria y recuperación contextual.
Casos donde no conviene usar una base vectorial sin revisar antes datos, permisos, actualización y calidad documental.
Componentes básicos: cliente, colección, documento, embedding, metadatos, ID, consulta y resultado.
Recorrido inicial por el flujo completo: cargar documentos, generar embeddings, consultar y enviar contexto a un LLM.
Diferencia entre usar Chroma local, persistente, servidor o Chroma Cloud.
Riesgos habituales: chunks mal diseñados, metadatos pobres, resultados irrelevantes o contexto excesivo.
Preparación del entorno de laboratorio con Python, entorno virtual, dependencias y dataset de prueba.
Checklist inicial para decidir si un caso de IA necesita ChromaDB y qué información debe preparar la empresa.
Qué es ChromaDB y por qué se utiliza en aplicaciones de IA generativa, búsqueda semántica y RAG.
Diferencia entre base de datos relacional, buscador tradicional, motor full-text y base vectorial.
Cuándo aporta valor ChromaDB: asistentes internos, buscadores documentales, agentes, memoria y recuperación contextual.
Casos donde no conviene usar una base vectorial sin revisar antes datos, permisos, actualización y calidad documental.
Componentes básicos: cliente, colección, documento, embedding, metadatos, ID, consulta y resultado.
Recorrido inicial por el flujo completo: cargar documentos, generar embeddings, consultar y enviar contexto a un LLM.
Diferencia entre usar Chroma local, persistente, servidor o Chroma Cloud.
Riesgos habituales: chunks mal diseñados, metadatos pobres, resultados irrelevantes o contexto excesivo.
Preparación del entorno de laboratorio con Python, entorno virtual, dependencias y dataset de prueba.
Checklist inicial para decidir si un caso de IA necesita ChromaDB y qué información debe preparar la empresa.
Desarrolladores Python y backend
Profesionales que necesitan integrar ChromaDB en aplicaciones, APIs, asistentes internos, herramientas RAG o servicios de búsqueda. El curso les permite trabajar con clientes, colecciones, embeddings, consultas, filtros y persistencia.
Arquitectos de software e IA
Perfiles responsables de diseñar soluciones con LLMs, RAG, agentes, memoria semántica y recuperación de conocimiento. La formación les ayuda a decidir cuándo usar ChromaDB, cómo estructurarlo y cómo llevarlo a producción.
Data engineers y especialistas en datos
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. Incluye RAG, pero también búsqueda semántica, memoria para agentes, ingesta documental, filtros, metadatos, evaluación, despliegue, seguridad y gobierno.
Sí, es recomendable. ChromaDB se trabaja de forma muy práctica con Python, aunque también se comentan clientes y usos desde otros entornos.
Sí. Se explica cuándo usar Chroma local, persistente, servidor o Chroma Cloud, y qué decisiones revisar en producción.
Sí. Hay bloques específicos sobre embeddings, embedding functions, modelos locales/API, dimensiones, reindexación y evaluación de calidad.
Sí. Es una parte central del curso, especialmente para permisos, departamentos, tipos documentales, fechas, versiones y acceso por usuario.
Sí. Se cubre cómo combinar búsqueda vectorial, filtros por metadatos, búsqueda por contenido y regex cuando el caso lo necesita.
Sí. Se trabajan datos sensibles, permisos, metadatos de acceso, separación de colecciones, retención, auditoría y minimización de datos.
Sí. El curso construye sistemas donde ChromaDB recupera contexto y un LLM genera respuestas con fuentes y control de alucinaciones.
Sí. Incluye memoria semántica, conocimiento persistente, recuperación contextual y diseño de ChromaDB como capa de memoria para agentes.
Sí. Se trabajan datasets de prueba, revisión humana, precisión, recall, hit rate, MRR, análisis de errores y mejora del retrieval.
Sí. Puede orientarse a manuales, procedimientos, contratos, soporte, normativa, documentación técnica, tickets, wikis o bases de conocimiento internas.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
No. Incluye RAG, pero también búsqueda semántica, memoria para agentes, ingesta documental, filtros, metadatos, evaluación, despliegue, seguridad y gobierno.
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Sí, es recomendable. ChromaDB se trabaja de forma muy práctica con Python, aunque también se comentan clientes y usos desde otros entornos.
Sí. Se explica cuándo usar Chroma local, persistente, servidor o Chroma Cloud, y qué decisiones revisar en producción.
Sí. Hay bloques específicos sobre embeddings, embedding functions, modelos locales/API, dimensiones, reindexación y evaluación de calidad.
Sí. Es una parte central del curso, especialmente para permisos, departamentos, tipos documentales, fechas, versiones y acceso por usuario.
Sí. Se cubre cómo combinar búsqueda vectorial, filtros por metadatos, búsqueda por contenido y regex cuando el caso lo necesita.
Sí. Se trabajan datos sensibles, permisos, metadatos de acceso, separación de colecciones, retención, auditoría y minimización de datos.
Sí. El curso construye sistemas donde ChromaDB recupera contexto y un LLM genera respuestas con fuentes y control de alucinaciones.
Sí. Incluye memoria semántica, conocimiento persistente, recuperación contextual y diseño de ChromaDB como capa de memoria para agentes.
Sí. Se trabajan datasets de prueba, revisión humana, precisión, recall, hit rate, MRR, análisis de errores y mejora del retrieval.
Sí. Puede orientarse a manuales, procedimientos, contratos, soporte, normativa, documentación técnica, tickets, wikis o bases de conocimiento internas.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Equipos que preparan documentos, pipelines de ingestión, metadatos, embeddings, limpieza, chunking, validación y actualización de información. El curso les aporta una visión completa del ciclo de vida del dato vectorial.
Equipos de IA generativa y automatización
Profesionales que construyen copilotos internos, chatbots documentales, agentes con memoria, buscadores semánticos o asistentes conectados a conocimiento corporativo. La formación les ayuda a mejorar precisión y trazabilidad.
Responsables de plataforma, DevOps y MLOps
Perfiles encargados de desplegar, monitorizar, proteger y mantener servicios de IA. El curso incluye modos de ejecución, arquitectura, seguridad, backups, escalabilidad, observabilidad y gobierno operativo.
Consultores técnicos y formadores de IA
Personas que diseñan soluciones para clientes o equipos internos y necesitan explicar con claridad cómo funciona una base vectorial, cómo se evalúa un RAG y qué decisiones técnicas afectan al resultado final.
