Cómo hacer un RAG real con Next.js, PG Vector y Open Router
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🚀 Crea tu primer RAG desde cero con Next.js, PostgreSQL y PGVector.
En este video construimos un RAG capaz de recibir PDFs e imágenes, extraer información con IA, generar embeddings y responder preguntas sobre tus documentos, incluso desplegándolo en producción.
🧠 Vas a entender cómo funciona un RAG de forma práctica: OCR + JSON, validación de datos, embeddings, búsqueda semántica, citas de origen y algo muy importante: cuándo usar SQL en lugar de IA para hacer cálculos.
También desplegamos todo con Seenode usando MCP y mejoramos la interfaz con Impeccable.
Si quieres crear tu primer RAG y llevarlo a producción sin complicarte, este es el paso a paso. 🔥
📌 En este video:
• Qué es un RAG y cómo se conectan frontend, backend y base de datos
• Extraer información de facturas, recibos y contratos con modelos de visión
• Guardar datos estructurados + embeddings en PostgreSQL
• Crear un chat con búsqueda semántica y referencias al documento original
• Reducir alucinaciones y evitar que la IA invente información
• Desplegar frontend, backend y PostgreSQL en un solo flujo
⏱️ Capítulos
00:00 Qué vamos a construir
02:15 Cómo funciona el RAG
07:21 Preparando el entorno y el despliegue
08:22 Creando la aplicación con IA
09:49 Extrayendo datos de PDFs e imágenes
14:25 Elegir modelos de IA y controlar costos
18:00 Probando la extracción y validando datos
20:30 Guardando datos en PostgreSQL + embeddings
22:35 Implementando el RAG con búsqueda semántica
24:00 Evitando que la IA invente información
25:00 Consultas y referencias de los documentos
26:15 Cuándo usar SQL en vez de IA
27:42 Ejemplo de búsqueda semántica
30:00 Desplegando el RAG en producción
34:15 RAG funcionando en producción
34:47 Mejorando el diseño con Impeccable
36:00 Rediseñando la interfaz
37:18 Actualizando el proyecto en producción
38:40 Qué más podemos agregar
39:15 Código y recursos
💻 Asesorías: https://fazt.dev
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