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 OpenAI para asistentes, copilotos y automatización de flujos de trabajo
- Elegir la arquitectura adecuada según requisitos empresariales, confiabilidad y experiencia de usuario
- Transición del código prototipo al diseño de una aplicación mantenible
Prompts, contexto y salidas estructuradas
- Estructurar instrucciones del sistema, usuario y desarrollador para un comportamiento predecible
- Diseñar prompts para consistencia, control de tareas y respuestas más claras
- Utilizar salidas estructuradas para apoyar 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 comportamientos 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 contenido para una recuperación útil
- Recuperar contexto relevante y fundamentar respuestas en fuentes confiables
Evaluación, controles 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 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, salidas estructuradas, uso de herramientas y recuperación
- Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y próximos pasos prácticos para su uso en producción
Requerimientos
- Familiaridad con conceptos de modelos de lenguaje grandes y desarrollo de aplicaciones basado 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 impulsadas 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