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Amazon Bedrock: IA Generativa y RAG en AWS
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Amazon Bedrock: IA Generativa y RAG en AWS
Crea asistentes serverless con Amazon Bedrock, RAG, Knowledge Bases, Python, S3, Lambda, API Gateway e IA generativa
Last updated 8/2026
Spanish
Spanish [Auto],
What you'll learn
- Comprender qué es Amazon Bedrock y cómo se utiliza para crear aplicaciones de IA generativa en AWS.
- Invocar modelos fundacionales en Amazon Bedrock desde la consola y desde código Python.
- Construir un chatbot local con Streamlit usando Amazon Bedrock y modelos como Amazon Nova.
- Implementar un flujo RAG manual con PDF, chunks, embeddings, búsqueda semántica y generación de respuestas.
- Usar Amazon Titan Embeddings y FAISS para indexar documentos y recuperar contexto relevante.
- Crear una Knowledge Base en Amazon Bedrock a partir de documentos almacenados en Amazon S3.
- Construir una arquitectura serverless con S3, Bedrock Knowledge Bases, Lambda y API Gateway.
- Exponer un asistente de IA mediante un endpoint y probarlo desde fuera de AWS usando PowerShell.
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Course content
5 sections • 50 lectures • 7h 0m total length
Requirements
- No necesitas experiencia avanzada en AWS; el curso está pensado para personas que vienen del mundo de IA generativa y quieren dar el paso a la nube.
- Tener interés en pasar de prompts y pruebas conceptuales a arquitecturas prácticas con Amazon Bedrock, RAG y servicios serverless.
- Contar con una cuenta activa de AWS y acceso a la consola para crear recursos como S3, Bedrock, Lambda y API Gateway.
- AWS puede ofrecer créditos gratuitos en algunos casos, pero no debes asumir que todos los usuarios podrán obtenerlos o utilizarlos.
- Conocimientos básicos de Python son útiles, aunque el código se proporciona y se explica paso a paso durante el curso.
Description
La inteligencia artificial generativa ya no se trata únicamente de escribir buenos prompts. Cada vez más, el reto está en saber cómo llevar esas ideas a una arquitectura práctica, conectada con documentos, servicios en la nube y aplicaciones reales. Este curso está diseñado precisamente para dar ese paso: pasar de la conversación con un modelo a la construcción de soluciones con Amazon Bedrock, IA generativa, RAG y AWS.
En este curso aprenderás los fundamentos de Amazon Bedrock desde una perspectiva práctica. No necesitas ser un experto en AWS para comenzar. La idea es acompañarte paso a paso para que entiendas cómo usar modelos fundacionales, cómo invocarlos desde la consola y desde código, y cómo construir aplicaciones sencillas que aprovechen modelos como Amazon Nova y servicios relacionados de AWS.
A lo largo del curso construiremos tres proyectos progresivos. Primero, crearás un chatbot local con Python y Streamlit conectado a Amazon Bedrock. Luego, desarrollarás un flujo RAG manual usando documentos PDF, chunks, embeddings, búsqueda semántica y generación de respuestas. En ese proyecto trabajarás con Amazon Titan Embeddings, FAISS y un documento realista para entender cómo se recupera contexto antes de generar una respuesta.
Finalmente, construiremos una arquitectura más robusta y cercana a un escenario cloud: un asistente serverless basado en documentos internos, usando Amazon S3, Amazon Bedrock Knowledge Bases, AWS Lambda y Amazon API Gateway. Este proyecto te permitirá entender cómo una aplicación externa podría consultar una base de conocimiento mediante un endpoint, en lugar de depender únicamente de una interfaz de chat.
El curso también pone énfasis en temas prácticos que suelen omitirse: permisos, errores comunes, pruebas desde consola, pruebas desde código, costos, limpieza de recursos y buenas prácticas básicas para no dejar servicios innecesarios activos en AWS.
Este curso es ideal para personas que ya están interesadas en IA generativa, prompt engineering, LLMs, RAG o automatización con IA, y que ahora quieren entender cómo estos conceptos pueden conectarse con servicios cloud. No es un curso avanzado de arquitectura AWS, sino una introducción aplicada para quienes quieren comenzar a construir soluciones reales con Amazon Bedrock.
Al finalizar, tendrás una visión clara de cómo pasar de prompts y pruebas locales a arquitecturas más completas con modelos fundacionales, bases de conocimiento, Python, serverless, Lambda, API Gateway y RAG en AWS.
Who this course is for:
- Personas interesadas en IA generativa que quieren pasar de usar prompts a construir soluciones prácticas en la nube.
- Estudiantes de prompt engineering, ChatGPT, Claude u otros LLMs que quieren entender cómo llevar estos conceptos a AWS.
- Profesionales que desean aprender Amazon Bedrock desde una perspectiva aplicada, sin partir como expertos en AWS.
- Analistas, consultores, o profesionales de negocio que quieren crear asistentes basados en documentos.
- Personas que ya han trabajado con RAG de forma local y quieren llevar ese enfoque a una arquitectura serverless.
- Usuarios de Python con conocimientos básicos que desean conectar código, modelos fundacionales y servicios cloud.
- Profesionales que quieren entender cómo usar S3, Lambda, API Gateway y Knowledge Bases en proyectos de IA generativa.
- No es un curso para arquitectos cloud avanzados; es para quienes quieren entrar a AWS desde aplicaciones de IA.