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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 según los requisitos empresariales, la fiabilidad y la 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 comportamientos predecibles.
- 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 conversación y calidad de respuesta.
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 con recuperación (RAG).
- Preparar documentos y fragmentar contenido para una recuperación útil.
- Recuperar contexto relevante y fundamentar respuestas en fuentes confiables.
Evaluación, Barreras de Seguridad y Preparación Operativa
- Definir criterios de calidad y probar flujos de trabajo contra resultados esperados.
- Reducir alucinaciones y manejar solicitudes inseguras, irrelevantes o ambiguas.
- Monitorear el uso, la latencia, el consumo de tokens y el costo.
- Preparar aplicaciones para su implementación, soporte y mejora iterativa.
Taller de Implementación Práctica
- Construir una pequeña aplicación de OpenAI extremo a extremo que combine prompts, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación.
- Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y próximos pasos prácticos para su uso en producción.
Requerimientos
- Conocimiento de 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 impulsados por prompts.
- Experiencia intermedia de programación en Python, JavaScript o un idioma similar.
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de software que construyen aplicaciones impulsadas 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
