Si quieres aprender Microsoft Semantic Kernel de forma práctica y sin saltarte pasos, aquí tienes dos recursos pensados para ir de cero a producción en .NET:
- Una serie completa de 25 tutoriales (con ejemplos y buenas prácticas).
- Un ebook gratuito (más guiado, con verificación, troubleshooting y ejercicios por cada paso).
Actualizado: febrero de 2026.
Contenido del post
- Descarga el ebook gratis
- Serie completa (índice)
- ¿Qué vas a aprender exactamente?
- Para quién es (y para quién no)
- Requisitos
- Preguntas frecuentes (FAQ)
- Recursos oficiales (recomendados)
Descarga el ebook gratis
Ebook:
Nota: el contenido está bajo licencia CC BY 4.0 y el código de ejemplo bajo MIT. Puedes compartirlo y reutilizarlo con atribución.
Serie completa (índice)
La página de la serie está aquí (y la puedes seguir en orden):
https://davidcanton.net/series/introduccion-microsoft-semantic-kernel-ia/
Si prefieres ir capítulo por capítulo, te dejo el índice directo:
- Introducción a Semantic Kernel con C#: Construyendo tu Primera Aplicación de IA
- Creando Plugins Personalizados en Semantic Kernel
- Clasificación de Intenciones con LLMs en .NET
- Servicios de Chat Completion con Azure OpenAI y Semantic Kernel
- Vector Embeddings y Búsqueda Semántica con .NET
- Prompt Engineering: Mejores Prácticas para LLMs
- Integración de Azure OpenAI en Aplicaciones .NET
- Configuración de Temperatura y Tokens en Modelos LLM
- Estrategias de Caché para Servicios de IA
- Manejo de Errores en Aplicaciones de IA con .NET
- Salida JSON Estructurada con LLMs
- Testing de Servicios de IA en .NET
- Inyección de Dependencias con Semantic Kernel
- Comprensión de Consultas con Lenguaje Natural
- Sistemas de Búsqueda Semántica en Producción
- Configuración de HttpClient para Servicios de IA
- Guardrails y Validación en Sistemas de IA
- Workflows Multi-Paso con IA
- Optimización de Costos en Aplicaciones de IA
- Monitoreo y Observabilidad de Servicios de IA
- Arquitectura de Microservicios con IA
- Seguridad en Aplicaciones de IA
- Implementación de Routers Conversacionales Inteligentes
- Filtrado por Relevancia Semántica en Búsquedas
- Normalización y Preprocesamiento de Datos para IA
¿Qué vas a aprender exactamente?
Esta formación está diseñada para que no te quedes en “hola mundo”. Vas a tocar todo el ciclo:
- Fundamentos de Semantic Kernel: Kernel, plugins, prompts y chat con historial.
- Integración con LLMs: Azure OpenAI/OpenAI, settings (temperature/tokens), y patrones de uso.
- Salida estructurada y fiabilidad: JSON, validación y guardrails (para integrar con código real).
- Embeddings + búsqueda semántica: ranking, filtrado de relevancia y evolución hacia producción.
- Producción: caché, gestión de errores, testing, DI, observabilidad, optimización de costes y seguridad.
- Arquitectura: workflows multi-paso, routers conversacionales y microservicios con IA.
Para quién es (y para quién no)
Sí es para ti si:
- Programas en .NET (C#) y quieres aplicar IA de forma profesional.
- Quieres entender cómo construir y mantener sistemas con LLMs (no solo “probar prompts”).
No es para ti si buscas una guía sin código: aquí se programa y se valida.
Requisitos
- .NET 6+ (ideal LTS).
- Acceso a Azure OpenAI u OpenAI (ten en cuenta que las llamadas pueden tener coste).
- Un editor (Visual Studio / VS Code) y ganas de ejecutar ejemplos.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿El ebook es realmente gratuito?
Sí. Lo puedes descargar y compartir. Solo ten en cuenta:
- El contenido está licenciado con CC BY 4.0 (requiere atribución).
- El código de ejemplo está bajo MIT.
- Usar Azure OpenAI/OpenAI puede generar costes (depende de tu uso).
¿Necesito Azure sí o sí?
No necesariamente. Muchos ejemplos se pueden adaptar a OpenAI u otros proveedores. Aun así, en la serie encontrarás orientación específica para Azure OpenAI porque es un escenario muy común en empresas.
¿Puedo seguirlo si ya sé Semantic Kernel?
Sí: los pasos avanzados (guardrails, workflows, routers, observabilidad, seguridad, producción) te van a aportar un marco de trabajo “serio” para llevarlo a proyectos reales.
Recursos oficiales (recomendados)
- Documentación de Semantic Kernel: https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/
- Repositorio oficial: https://github.com/microsoft/semantic-kernel
¿Dudas o sugerencias? Déjamelas en comentarios y así puedo mejorar la serie y próximas ediciones del ebook.
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