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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