Construye un RAG sobre documentación de producto SaaS
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa chunking semántico, embeddings multilingües y recuperación híbrida en documentación SaaS y obtén un certificado verificable.
El escenario
La scaleup (~180 personas, 22M EUR ARR) recibe ~9.000 consultas al mes y el equipo de soporte (12 personas) cree que un 35% son respondibles desde el centro de ayuda existente.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir un RAG bilingüe sobre 400 artículos con citación obligatoria, recall@5 >= 0,9 y faithfulness >= 0,85.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar chunking semántico con justificación de tamaño + overlap
- Implementar retrieval híbrido (semántico + BM25)
- Evaluar RAG con métricas de faithfulness y answer relevance
- Diseñar telemetría útil para iteración post-despliegue
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Retrieval-Augmented Generation
Master · Ai Systems
Strong alignment
This challenge maps to Retrieval-Augmented Generation at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Retrieval Augmented Generation
Apply retrieval augmented generation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Embedding Retrieval
Apply embedding retrieval to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Hybrid Search
Apply hybrid search to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Multilingual Nlp
Apply multilingual nlp to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero/a de IA
Construir un RAG end-to-end con citación, evaluación y telemetría es exactamente la rutina del AI engineer en SaaS — el trabajo más demandado en 2024-25.
Este proyecto afina
- retrieval-augmented-generation
- embedding-retrieval
- python
Ingeniero/a de NLP
Hybrid search, chunking semántico y evaluación con RAGAS son competencias core del NLP engineer en producto B2B.
Este proyecto afina
- hybrid-search
- embedding-retrieval
- evaluation
Ingeniero/a de Prompts
Diseñar el prompt del generador que obliga a citar y evaluar faithfulness es la franja senior del prompt engineering aplicado a RAG.
Este proyecto afina
- retrieval-augmented-generation
- evaluation
- python