Temario del curso

Arquitectura y Diseño de Aplicaciones de LLM

  • Patrones comunes de aplicaciones de OpenAI para asistentes, copilotos y automatización de flujos de trabajo.
  • Selección de la arquitectura adecuada según los requisitos empresariales, la confiabilidad y la experiencia de usuario.
  • Transición desde código de prototipo hacia un diseño de aplicación mantenible.

Prompting, Contexto y Salidas Estructuradas

  • Estructuración de instrucciones para el sistema, el usuario y el desarrollador para lograr un comportamiento predecible.
  • Diseño de prompts para garantizar consistencia, control de tareas y respuestas más claras.
  • Uso de salidas estructuradas para respaldar 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

  • Utilización 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 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.
  • Preparación de documentos y segmentación de contenido para una recuperación útil.
  • Recuperación de contexto relevante y fundamentación de respuestas en fuentes confiables.

Evaluación, Salvaguardas y Preparación Operativa

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

Taller de Implementación Práctica

  • Construcción de una pequeña aplicación integral de OpenAI que combine prompting, salida estructurada, 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 el desarrollo de aplicaciones basadas en API.
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones impulsados por prompts.
  • Experiencia intermedia en programación con Python, JavaScript o un lenguaje similar.

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software que construyen 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 funciones de IA en producción.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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