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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
  • Transición desde código de prototipo hacia un diseño de aplicación mantenible

Construcción de prompts, contexto y salidas estructuradas

  • Estructuración de instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador para obtener comportamientos predecibles
  • Diseño de prompts que garanticen consistencia, control de tareas y respuestas más claras
  • Uso de salidas estructuradas para apoyar la lógica posterior de la aplicación
  • Gestión de ventanas de contexto, estado de conversación y calidad de respuesta

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 de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas

Recuperación y fundamentación del conocimiento

  • Identificación de cuándo es apropiado el uso de generación aumentada por recuperación (RAG)
  • Preparación de documentos y segmentación de contenido para facilitar una recuperación útil
  • Obtención del contexto relevante y fundamentación de las respuestas en fuentes confiables

Evaluación, medidas de seguridad y disposición 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 costes
  • Preparación de aplicaciones para su implementación, soporte e mejora iterativa

Taller de Implementación Práctica

  • Desarrollo de una pequeña aplicación completa (end-to-end) en 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

  • Conocimientos sobre conceptos de modelos de lenguaje grande y desarrollo de aplicaciones basadas en API
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones basados en prompts
  • Experiencia de programación intermedia en 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 características de IA para producción
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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