AI Architect Bootcamp — Monorepo

Autor: Javier Viñuales
Objetivo: Repositorio paraguas con 6 proyectos prácticos alineados al plan intensivo de 6 semanas (4h/día).

Estructura

• projects/
  • project1_llm_comparator/ — Comparador local vs API + RAG mínimo
  • project2_basic_rag/ — RAG multi-formato + evaluación básica
  • project3_corporate_agent/ — Agente multi-herramienta con memoria/guardrails
  • project4_aws_rag_api/ — RAG en AWS (S3/OpenSearch/Lambda/API Gateway)
  • project5_llmops_governance/ — MLflow, tests de prompts, AI Governance Canvas
  • project6_hybrid_ai_architecture/ — Arquitectura E2E (RAG + Agente + API + feedback)

Requisitos comunes

• Python 3.11
• macOS (M4) con Homebrew, Git, Docker, AWS CLI, gh
• Cuenta de AWS para proyectos 4–6

Uso rápido

# Clona este repo y entra en un proyecto
cd projects/project1_llm_comparator
make install     # crea venv y instala dependencias
make run         # ejecución de ejemplo (si aplica)
make test        # corre pruebas

CI

Este monorepo incluye un workflow de GitHub Actions que ejecuta lint y tests en cada push (ver .github/workflows/ci.yml).

Licencia

MIT