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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
  • Selección de la arquitectura adecuada según los requisitos empresariales, la confiabilidad y la experiencia del usuario
  • Pasar del código de prototipo a un diseño de aplicación mantenible

Prompts, contexto y salidas estructuradas

  • Estructurar instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador para obtener un comportamiento predecible
  • Diseñar prompts para garantizar consistencia, control de tareas y respuestas más claras
  • Utilizar salidas estructuradas para respaldar la lógica de aplicaciones posteriores
  • Gestionar ventanas de contexto, estado de la conversación y calidad de las respuestas

Uso de herramientas y orquestación de flujos de trabajo

  • Uso de llamada de 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

  • Identificar cuándo es apropiado el uso de generación aumentada con recuperación
  • Preparación de documentos y segmentación de contenido para una recuperación útil
  • Recuperación de contexto relevante y fundamentación de respuestas en fuentes confiables

Evaluación, filtros de seguridad 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 su implementación, soporte y mejora iterativa

Taller de implementación práctica

  • Construcción de una pequeña aplicación completa de OpenAI que combina 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 grande y desarrollo de aplicaciones basadas en API
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones basados en prompts
  • Experiencia intermedia de programación en Python, JavaScript o un lenguaje similar

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores de software que construyen aplicaciones potenciadas con 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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