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Temario del curso
Arquitectura y diseño de aplicaciones LLM
- Patrones comunes de aplicaciones OpenAI para asistentes, copilotos y automatización de flujos de trabajo
- Selección de la arquitectura adecuada según los requisitos empresariales, fiabilidad y experiencia del usuario
- Evolución desde código prototipo hacia un diseño de aplicación mantenible
Indicaciones (prompts), contexto y salidas estructuradas
- Estructuración de instrucciones de sistema, usuario y desarrollador para lograr un comportamiento predecible
- Diseño de indicaciones para garantizar consistencia, control de tareas y respuestas más claras
- Uso de salidas estructuradas para apoyar la lógica de las aplicaciones subsiguientes
- 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 llamadas a funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos
- Validación de entradas y salidas, manejo de errores y aplicación de comportamientos alternativos (fallback)
- Diseño de flujos multietapa para tareas empresariales prácticas
Recuperación y fundamentación del conocimiento
- Identificación de cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación (RAG)
- Preparación de documentos y segmentación (chunking) de contenido para una recuperación efectiva
- Recuperación de contexto relevante y fundamentación de las respuestas en fuentes confiables
Evaluación, salvaguardas y preparación operativa
- Definición de criterios de calidad y pruebas de flujos de trabajo frente a resultados esperados
- Reducción de alucinaciones y manejo de solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas
- Monitoreo del uso, latencia, consumo de tokens y costos
- Preparación de aplicaciones para su despliegue, soporte y mejora iterativa
Taller de implementación práctica
- Construcción de una aplicación pequeña de extremo a extremo con OpenAI que combina indicaciones (prompts), salidas estructuradas, uso de herramientas y recuperación
- Revisión de decisiones de diseño, problemas comunes y próximos pasos prácticos para su uso en producción
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de modelos de lenguaje grandes y desarrollo de aplicaciones basadas en API
- Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones basados en indicaciones (prompts)
- Experiencia intermedia en programación con Python, JavaScript u otro lenguaje similar
Público objetivo
- Desarrolladores de software que crean aplicaciones potenciadas por LLM
- Ingenieros de IA y líderes técnicos que diseñan soluciones basadas en OpenAI
- Equipos de producto y arquitectos de soluciones responsables de características de IA en producción
7 Horas