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Temario del curso

Arquitectura y diseño de aplicaciones LLM

  • Patrones comunes de aplicación de 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

Indicaciones (Prompting), contexto y salidas estructuradas

  • Estructurar instrucciones del sistema, del usuario y del desarrollador para un comportamiento predecible
  • Diseñar indicaciones para consistencia, control de tareas y respuestas más claras
  • Usar 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

  • Usar llamada de funciones y flujos de trabajo habilitados para herramientas con servicios externos
  • Validar entradas y salidas, manejar errores y aplicar comportamiento alternativo (fallback)
  • Diseñar flujos de múltiples pasos para tareas empresariales prácticas

Recuperación y fundamentación del conocimiento

  • Identificar cuándo es apropiada la generación aumentada por recuperación (RAG)
  • Preparar documentos y fragmentar contenido para una recuperación útil
  • Recuperar contexto relevante y fundamentar las 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, latencia, consumo de tokens y costos
  • Preparar aplicaciones para implementación, soporte e iteración continua

Taller de implementación práctica

  • Construir una pequeña aplicación end-to-end de OpenAI que combine indicaciones, salida estructurada, uso de herramientas y recuperación
  • Revisar decisiones de diseño, problemas comunes y pasos prácticos siguientes para su uso en producción

Requerimientos

  • Conocimiento familiar con los 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 dirigidos por indicaciones (prompt-driven)
  • Experiencia intermedia de programación en 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 características de IA para producción
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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