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Temario del curso
Arquitectura y Diseño de Aplicaciones de 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 confiabilidad y la experiencia de usuario.
- Transición desde código de prototipo hacia un diseño de aplicación mantenible.
Prompting, Contexto y Salidas Estructuradas
- Estructuración de instrucciones para el sistema, el usuario y el desarrollador para lograr un comportamiento predecible.
- Diseño de prompts para garantizar consistencia, 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 la conversación y calidad de las respuestas.
Uso de Herramientas y Orquestación de Flujos de Trabajo
- Utilización de llamadas a funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos.
- Validación de entradas y salidas, manejo 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.
- Preparación de documentos y segmentación de contenido para una recuperación útil.
- Recuperación de contexto relevante y fundamentación de respuestas en fuentes confiables.
Evaluación, Salvaguardas y Preparación Operativa
- Definición de criterios de calidad y prueba de flujos de trabajo frente a resultados esperados.
- Reducción de alucinaciones y manejo de solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas.
- Monitoreo de uso, latencia, consumo de tokens y costos.
- Preparación de aplicaciones para despliegue, soporte y mejora iterativa.
Taller de Implementación Práctica
- Construcción de una pequeña aplicación integral de OpenAI que combine prompting, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación.
- Revisión de decisiones de diseño, problemas comunes y próximos pasos prácticos para su uso en producción.
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de modelos de lenguaje grandes y el desarrollo de aplicaciones basadas en API.
- 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 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 funciones de IA en producción.
7 Horas