MIS CURSOS
Taller Arquitecturas RAG Empresariales en SAP: GenAI Hub y HANA Cloud Vector Engine
Formación intensiva con práctica guiada
Aprende a construir una arquitectura RAG empresarial de extremo a extremo sobre SAP BTP, Generative AI Hub y SAP HANA Cloud Vector Engine.
Instructor: Ismael Felipe Armada Pérez
Qué aprenderás
- Entender por qué los modelos de lenguaje alucinan y cómo la arquitectura RAG lo mitiga sobre los datos privados de la empresa
- Construir un almacén vectorial nativo en SAP HANA Cloud y generar embeddings con la función VECTOR_EMBEDDING, sin servicios externos
- Buscar por significado con COSINE_SIMILARITY, índices HNSW y filtros híbridos, distinguiendo los modos DOCUMENT y QUERY
- Orquestar el flujo de recuperación y generación con el Cloud Application Programming Model y el Generative AI Hub, y exponerlo como un servicio OData V4
- Dar forma de producto a la solución con un chatbot en SAPUI5, con resiliencia ante fallos y verificación de la fundamentación de las respuestas
- Aplicar el criterio de arquitecto sobre coste, soberanía del dato y la elección entre el enfoque side-by-side y la integración desde el núcleo con el ABAP AI SDK
Descripción del curso
Las empresas que trabajan sobre SAP acumulan un conocimiento enorme en sus documentos y en sus datos de negocio, pero un modelo de lenguaje genérico no puede consultarlo y, cuando se le pregunta, responde con seguridad aunque se equivoque. Este taller enseña a construir la arquitectura que resuelve ese problema sobre la pila de SAP: Retrieval-Augmented Generation, el patrón que hace que la inteligencia artificial responda a partir del conocimiento real de la empresa sin que ese dato salga nunca de SAP HANA Cloud.
En cuatro unidades el alumno levanta la solución completa de extremo a extremo. Empieza por los fundamentos y el problema de las alucinaciones, construye un almacén vectorial nativo en SAP HANA Cloud con embeddings generados por la propia base de datos, orquesta el flujo de recuperación y generación con el Cloud Application Programming Model y el Generative AI Hub, y lo expone como un servicio OData V4. El taller cierra dando forma de producto a ese servicio con un chatbot en SAPUI5 y con las disciplinas que separan un prototipo de una solución de negocio: resiliencia ante fallos, control de coste y verificación de que cada respuesta está fundamentada.
Al terminar, el alumno se lleva algo más valioso que un chatbot: el criterio de arquitecto para decidir cuándo y cómo aplicar RAG en un entorno SAP gobernado, soberano y trazable, el mismo criterio que valida la certificación SAP Generative AI Developer.
A quién va dirigido
- Desarrolladores y consultores SAP que quieran incorporar inteligencia artificial generativa a sus soluciones sin salir del ecosistema SAP.
- Arquitectos de soluciones que necesiten criterio para diseñar arquitecturas RAG gobernadas sobre SAP Business Technology Platform.
- Perfiles técnicos con experiencia en el Cloud Application Programming Model o en SAP HANA Cloud que quieran especializarse en SAP Business AI.
Herramientas que usarás
Requisitos
- Conocimientos de desarrollo sobre SAP Business Technology Platform y del Cloud Application Programming Model con Node.js
- Nociones de SAP HANA Cloud y de SQL
- Familiaridad básica con SAPUI5 y con el protocolo OData V4
- Una cuenta de SAP BTP (la Trial es suficiente) con acceso a SAP HANA Cloud y al Generative AI Hub, según se detalla en la unidad de configuración del entorno
Contenido del curso
0. Setup de Entorno
- 0.1. Alta de cuenta SAP BTP Trial
- 0.2. Aprovisionamiento de SAP HANA Cloud Trial con Procesamiento de Lenguaje Natural
- 0.3. Herramientas de desarrollo: SAP Business Application Studio o Visual Studio Code con cds-dk
1. Fundamentos de RAG y SAP AI Foundation
- 1.1. Limitaciones de los Modelos de Lenguaje y el Problema de las Alucinaciones
- 1.2. Arquitectura de Retrieval-Augmented Generation: Recuperación, Aumento y Generación
- 1.3. Ecosistema SAP AI Foundation: AI Core, Generative AI Hub y el Motor Vectorial de HANA Cloud
- 1.4. RAG como Extensión Side-by-Side y la Estrategia Clean Core
- 1.5. Modelos de Acceso Gratuito: BTP Trial, Free Tier y Generative AI Hub Basic Trial
- 1.6. Aprovisionamiento de SAP HANA Cloud Trial con Procesamiento de Lenguaje Natural
2. Persistencia y Búsqueda Vectorial en SAP HANA Cloud
- 2.1. Fundamentos de los Embeddings y la Similitud Semántica
- 2.2. El Tipo de Dato REAL_VECTOR y el Modelo SAP_NEB
- 2.3. Estrategias de Fragmentación de Texto y la Ventana de Contexto
- 2.4. Generación de Embeddings Nativos con la Función VECTOR_EMBEDDING
- 2.5. Asimetría Semántica entre los Modos DOCUMENT y QUERY
- 2.6. Búsqueda por Similitud con COSINE_SIMILARITY, Índices HNSW y Filtros Híbridos
3. Orquestación del Flujo RAG con el Cloud Application Programming Model
- 3.1. Modelado Declarativo de Vectores con Core Data Services y el Tipo cds.Vector
- 3.2. Generación de Embeddings Transaccional con Manejadores de Eventos
- 3.3. Registro y Autenticación en el Generative AI Hub Basic Trial
- 3.4. Recuperación del Contexto y Construcción del Prompt Dinámico
- 3.5. Generación de Respuestas con el Orchestration Service y el Plugin de IA de CAP
- 3.6. Exposición del Servicio RAG mediante OData V4
4. Proyecto Integrador: Chatbot Contextual y Visión Empresarial
- 4.1. Diseño del Chatbot Conversacional sobre Datos Privados
- 4.2. Interfaz de Usuario Ligera con SAPUI5 sobre el Servicio OData
- 4.3. Control de Tiempos de Espera, Errores de Red y Pruebas de Estrés
- 4.4. Evaluación de la Calidad y Verificación de la Fundamentación de las Respuestas
- 4.5. Visión de la Integración desde el Núcleo con el ABAP AI SDK powered by ISLM
- 4.6. Criterio de Arquitecto y la Certificación SAP Generative AI Developer
Cronograma de Clases en Vivo
Miércoles y Viernes. Las sesiones quedan grabadas para verlas cuando quieras.
🕐 Horario en otras zonas
Las horas se calculan automáticamente para el día concreto de la clase, respetando los cambios de horario de verano de cada país.
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