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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 fiabilidad y la experiencia del usuario
  • Pasar de código prototipo a un diseño de aplicación mantenible

Indicaciones, contexto y salidas estructuradas

  • Estructuración de instrucciones del sistema, usuario y desarrollador para lograr un comportamiento predecible
  • Diseño de indicaciones para garantizar coherencia, control de tareas y respuestas más claras
  • Uso de salidas estructuradas para respaldar la lógica de aplicaciones posteriores
  • Gestión de ventanas de contexto, estado de conversación y calidad de las respuestas

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, gestión de errores y aplicación de comportamientos 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 segmentación del contenido para una recuperación útil
  • Recuperación de contexto relevante y fundamentación de las respuestas en fuentes confiables

Evaluación, guardrails y preparación operativa

  • Definición de criterios de calidad y pruebas de flujos de trabajo frente a resultados esperados
  • Reducción de alucinaciones y gestión de solicitudes no seguras, irrelevantes o ambiguas
  • Monitoreo del uso, latencia, consumo de tokens y costes
  • Preparación de aplicaciones para implementación, soporte y mejora iterativa

Taller de implementación práctica

  • Construcción de una pequeña aplicación integral de OpenAI que combine indicaciones, salidas estructuradas, 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 API
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones impulsados por indicaciones
  • Experiencia intermedia de programación en Python, JavaScript u otro lenguaje similar

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que construyen aplicaciones impulsadas por LLM
  • Ingenieros de IA y responsables técnicos que diseñan soluciones basadas en OpenAI
  • Equipos de producto y arquitectos de soluciones responsables de características de IA en producción
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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