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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