Automatización y No-Code · AUT-112

Agentes de IA y RAG en n8n

Agente automatizador en n8n con base de conocimiento propia, recuperación aumentada y modelos locales con Ollama.

Disponible Avanzado 7 módulos · 29 clases

Formato asíncrono Desarrollo, Empresa / PYME n8n, Ollama

IA NO-CODE

Lo que aprenderás

Montar un agente en n8n con nodo AI Agent, memoria de conversación y herramientas conectadas.
Construir una base de conocimiento troceando documentos y generando embeddings en una base vectorial.
Recuperar fragmentos relevantes y componer el contexto que se envía al modelo en cada consulta.
Servir modelos en local con Ollama y compararlos con un modelo de API en respuesta y coste.
Exponer flujos de n8n como herramientas del agente para que consulte sistemas y ejecute acciones.
Evaluar respuestas con un conjunto de preguntas de control y detectar alucinaciones antes de publicar.

Contenido del curso

7 módulos · 29 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Presentación y arquitectura 4 clases

Qué es y qué no es un agente
Piezas del montaje: modelo, memoria, herramientas y base vectorial
Preparar el entorno con n8n, Docker y Ollama
Datos de ejemplo y criterios de calidad

Módulo 2 · Modelos de lenguaje en n8n 4 clases

Nodos de modelo y credenciales
Ollama en local: descarga y prueba de un modelo
Parámetros de generación y su efecto en la respuesta
Comparar modelo local y modelo de API

Módulo 3 · Base de conocimiento 4 clases

Ingesta de PDF, web y hojas de cálculo
Troceado: tamaño de fragmento y solape
Embeddings y almacenamiento vectorial
Reindexar cuando la documentación cambia

Módulo 4 · Recuperación aumentada 4 clases

Búsqueda por similitud y número de fragmentos
Composición del contexto y límite de ventana
Citar la fuente en la respuesta
Qué hacer cuando no hay contexto suficiente

Módulo 5 · Agente con herramientas 5 clases

Nodo AI Agent y memoria de conversación
Convertir un flujo de n8n en herramienta del agente
Herramienta de consulta a un sistema interno
Herramienta de extracción web
Límites de acción y confirmación humana

Módulo 6 · Calidad y control 4 clases

Conjunto de preguntas de control
Detectar respuestas inventadas
Registro de conversaciones y revisión
Coste, latencia y elección de modelo

Módulo 7 · Caso práctico 4 clases

Agente de atención al cliente sobre documentación propia
Escalado a persona cuando la confianza es baja
Canal de entrada por mensajería
Puesta en marcha y seguimiento

Requisitos

Manejo de n8n a nivel intermedio: rutas, nodo HTTP y nodo Code.
Nociones de qué es un modelo de lenguaje y qué es una API.
Un equipo con Docker y memoria suficiente para ejecutar un modelo con Ollama.

Descripción

Un asistente que responde bien en una demostración suele fallar en la organización real: no conoce los procedimientos internos, inventa datos cuando no sabe y no puede consultar el sistema donde está la información. El problema no es el modelo, es la ausencia de una base de conocimiento propia y de herramientas conectadas.

El curso construye ese montaje completo dentro de n8n. Se prepara la ingesta de documentos internos, se trocean y se indexan en una base vectorial, se conecta el agente a esa base y se le dan herramientas: consultar un sistema, extraer datos de una web, escribir en una hoja o abrir un aviso. Se prueba con modelos de API y con modelos servidos por Ollama.

El resultado es un agente que responde con documentación propia, cita de dónde sale cada dato y ejecuta acciones acotadas. A partir de aquí, el curso de n8n autoalojado lleva todo el montaje a infraestructura propia, y el de producción añade colas, reintentos y observabilidad.

¿Para quién es este curso?

Perfiles de desarrollo que quieren montar asistentes internos sin construir toda la plataforma.
Responsables de soporte en empresa que atienden preguntas repetidas sobre documentación propia.
Equipos técnicos que evalúan modelos locales frente a servicios de API por motivos de coste o confidencialidad.