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Temario del curso

Arquitectura y Diseño de Aplicaciones LLM

  • Patrones comunes de aplicaciones de OpenAI para asistentes, copilotos y automatización de flujos de trabajo.
  • Elegir la arquitectura adecuada para los requisitos comerciales, confiabilidad y experiencia del usuario.
  • Pasar de código prototipo a un diseño de aplicación mantenible.

Indicaciones (Prompting), Contexto y Salidas Estructuradas

  • Estructurar instrucciones del sistema, usuario y desarrollador para un comportamiento predecible.
  • Diseñar indicaciones para consistencia, control de tareas y respuestas más claras.
  • Utilizar salidas estructuradas para soportar la lógica de la aplicación posterior.
  • Gestionar ventanas de contexto, estado de conversación y calidad de respuesta.

Uso de Herramientas y Orquestación de Flujos de Trabajo

  • Utilizar llamadas a funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos.
  • Validar entradas y salidas, manejar errores y aplicar comportamiento alternativo (fallback).
  • Diseñar flujos de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas.

Recuperación y Aterrizaje de Conocimiento

  • Identificar cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación (RAG).
  • Preparar documentos y segmentar contenido para una recuperación útil.
  • Recuperar contexto relevante y anclar las respuestas en fuentes confiables.

Evaluación, Controles de Seguridad y Preparación Operativa

  • Definir criterios de calidad y probar flujos de trabajo contra resultados esperados.
  • Reducir alucinaciones y manejar solicitudes no seguras, irrelevantes o ambiguas.
  • Monitorear el uso, latencia, consumo de tokens y costos.
  • Preparar aplicaciones para el despliegue, soporte y mejora iterativa.

Taller de Implementación Práctica

  • Construir una pequeña aplicación completa end-to-end con OpenAI que combine indicaciones, salidas estructuradas, uso de herramientas y recuperación.
  • Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y pasos prácticos siguientes para su uso en producción.

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos de modelos de lenguaje grandes y desarrollo de aplicaciones basadas en APIs.
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones impulsados por indicaciones (prompting).
  • Experiencia intermedia de programación en Python, JavaScript o un lenguaje similar.

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software que construyen aplicaciones potenciadas por LLMs.
  • Ingenieros de IA y líderes técnicos que diseñan soluciones basadas en OpenAI.
  • Equipos de producto y arquitectos de soluciones responsables de características de IA para producción.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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