Curso n8n IA

por Rubén Salazar Sin categoría
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Acerca de este curso

Curso práctico sobre el uso de capacidades de inteligencia artificial dentro de n8n. Presenta los conceptos fundamentales y las técnicas necesarias para incorporar modelos de IA y datos vectoriales en workflows, y ofrece demostraciones prácticas para construir flujos automatizados e integrar servicios externos con un enfoque aplicable a proyectos reales.

¿Qué aprenderás?

  • Recorrido profundo por los nodos de IA y su funcionamiento dentro de n8n
  • Aplicación práctica de lo aprendido a través de los proyectos finales incluidos en el curso

Contenido del curso

Fundamentos de IA y modelos de lenguaje
Conceptos básicos sobre IA en n8n y cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLM) y el modelo de chat de OpenAI.

  • Lo que necesitamos saber sobre la IA en n8n
    10:41
  • ¿Qué son los LLM y cómo funcionan?
    31:03
  • ¿Cómo funciona OpenAI Chat Model?
    06:19

Output parsers: conceptos y tipos
Explicación de los output parsers y sus variantes: structured, item list y auto-fixing.

Embeddings y uso básico
Qué son los embeddings y cómo se generan con OpenAI dentro de n8n.

Document loaders y text splitters
Carga y preparación de documentos: loaders, splitters por carácter y por token para procesar texto largo.

Vector stores y almacenamiento
Introducción a los vector stores y un enfoque práctico con Postgres PGVector.

Retrievers: recuperación contextual
Tipos de retrievers y cómo recuperan contexto útil desde stores y workflows.

Chains y flujos de procesamiento
Qué es una chain y ejemplos prácticos: LLM Chain, Q&A, summarization, análisis y extracción de información.

Agentes: tipos y funcionamiento
Concepto de agente y revisión de múltiples tipos: Tools Agent, Conversational, Functions, Plan and Execute, ReAct y SQL Agent.

Memoria en agentes y chats
Conceptos de memoria y ejemplos prácticos: Window Buffer, Redis, Postgres y el Chat Memory Manager.

Tools, integración y utilidades
Herramientas disponibles en n8n para agentes, la función $fromAI() y ejemplos prácticos de uso con HTTP, código, Postgres y respuestas con vector store.

Proyectos prácticos y casos reales
Proyectos completos paso a paso: bot de reservas y vendedor IA multiformato con recursos y workflows compartidos.

Valoraciones y reseñas de estudiantes

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