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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

Número de participantes


Precio por participante

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