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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
  • Elección de la arquitectura adecuada según los requisitos empresariales, la fiabilidad y la experiencia del usuario
  • Transición de código de prototipo a un diseño de aplicación mantenible

Prompts, contexto y salidas estructuradas

  • Estructuración de instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador para obtener un comportamiento predecible
  • Diseño de prompts para consistencia, control de tareas y respuestas más claras
  • Uso de salidas estructuradas para dar soporte a la lógica de aplicaciones posteriores
  • Gestión de ventanas de contexto, estado de la conversación y calidad de las respuestas

Uso de herramientas y orquestación de flujos de trabajo

  • Uso de llamada a funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos
  • Validación de entradas y salidas, gestión de errores y aplicación de comportamiento de respaldo
  • Diseño de flujos de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas

Recuperación y fundamentación del conocimiento

  • Identificación de cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación (RAG)
  • Preparación de documentos y fragmentación de contenido para una recuperación útil
  • Recuperación de contexto relevante y fundamentación de las respuestas en fuentes fiables

Evaluación, salvaguardas y preparación operativa

  • Definición de criterios de calidad y prueba de flujos de trabajo frente a resultados esperados
  • Reducción de alucinaciones y gestión de solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas
  • Monitoreo del uso, latencia, consumo de tokens y coste
  • Preparación de las aplicaciones para el despliegue, soporte y mejora iterativa

Taller de implementación práctica

  • Construcción de una pequeña aplicación de extremo a extremo con OpenAI que combine prompts, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación
  • Revisión de decisiones de diseño, problemas comunes y pasos prácticos siguientes para su uso en producción

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos de modelos de lenguaje grandes (LLM) y desarrollo de aplicaciones basadas en APIs
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones basados en prompts
  • Experiencia intermedia en programación con Python, JavaScript u otro lenguaje similar

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que crean aplicaciones impulsadas por LLM
  • Ingenieros de IA y líderes técnicos que diseñan soluciones basadas en OpenAI
  • Equipos de producto y arquitectos de soluciones responsables de las características de IA en producción
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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