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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