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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