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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
  • Elegir la arquitectura adecuada para los requisitos empresariales, la fiabilidad y la experiencia del usuario
  • Pasar del código de prototipo a un diseño de aplicación mantenible

Prompting, contexto y salidas estructuradas

  • Estructurar instrucciones de sistema, usuario y desarrollador para obtener un comportamiento predecible
  • Diseñar prompts para 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

  • Utilizar llamadas a funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos
  • Validar entradas y salidas, manejar errores y aplicar comportamientos de respaldo
  • Diseñar flujos de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas

Recuperación y anclaje de conocimientos

  • Identificar cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación (RAG)
  • Preparar documentos y segmentar contenido para una recuperación útil
  • Recuperar contexto relevante y anclar respuestas en fuentes confiables

Evaluación, barreras de seguridad y preparación operativa

  • Definir criterios de calidad y probar flujos de trabajo frente a resultados esperados
  • Reducir alucinaciones y manejar solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas
  • Monitorear el uso, la latencia, el consumo de tokens y los costos
  • Preparar aplicaciones para su implementación, soporte y mejora iterativa

Taller de implementación práctica

  • Construir una pequeña aplicación integral de OpenAI que combine prompting, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación
  • Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y pasos prácticos siguientes para el uso en producción

Requerimientos

  • Familiaridad con los conceptos de modelos de lenguaje grande (LLM) y desarrollo de aplicaciones basadas en APIs
  • Experiencia trabajando con APIs REST, JSON y flujos de trabajo de aplicaciones impulsados por prompts
  • Experiencia intermedia en programación con Python, JavaScript o un lenguaje similar

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que están construyendo 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 en producción
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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