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Temario del curso
Arquitectura y diseño de aplicaciones LLM
- Patrones comunes de aplicaciones OpenAI para asistentes, copilotos y automatización de flujos de trabajo.
- Elegir la arquitectura adecuada según los requisitos empresariales, confiabilidad y experiencia del usuario.
- Pasar de código de prototipo a un diseño de aplicación mantenible.
Prompts, contexto y salidas estructuradas
- Estructurar instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador para lograr 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 comportamiento de respaldo.
- Diseñar flujos de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas.
Recuperación y fundamentación del conocimiento
- Identificar cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación.
- Preparar documentos y dividir el contenido para una recuperación útil.
- Recuperar contexto relevante y fundamentar las respuestas en fuentes confiables.
Evaluación, límites de seguridad y preparación operativa
- Definir criterios de calidad y probar flujos de trabajo contra los resultados esperados.
- Reducir alucinaciones y manejar solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas.
- Monitorear el uso, latencia, consumo de tokens y costo.
- Preparar aplicaciones para implementación, soporte y mejora iterativa.
Taller de implementación práctica
- Construir una pequeña aplicación completa de OpenAI que combine prompts, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación.
- Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y próximos pasos prácticos para uso en producción.
Requerimientos
- Familiaridad con 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.
Público objetivo
- Desarrolladores de software que construyen 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 las características de IA en producción.
7 Horas
