Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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