Depuración de LLM: Analiza Registros y Corrige Alucinaciones de Chatbots

Cuando un chatbot en producción comienza a generar respuestas incorrectas o sin sentido, encontrar la causa raíz puede parecer como buscar una aguja en un pajar. Este curso te enseña cómo inspeccionar sistemáticamente los registros del sistema para diagnosticar y resolver las alucinaciones de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Pasarás de adivinar por qué falló un modelo de IA a identificar con confianza errores en los prompts, pasos de recuperación y salidas del modelo. Aprenderás a leer registros estructurados, evaluar pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) y aplicar correcciones específicas para restaurar la precisión del chatbot. Lo que aprenderás: * Comprender las causas fundamentales de las alucinaciones de LLM y cómo se manifiestan en sistemas de producción; * Analizar registros de aplicaciones estructurados para rastrear consultas de usuarios, prompts del sistema y respuestas del modelo; * Evaluar los pasos de generación aumentada por recuperación (RAG) para identificar problemas de obtención de datos y ventana de contexto; * Aplicar ajustes modernos de ingeniería de prompts e instrucciones del sistema para minimizar salidas inesperadas; * Configurar patrones básicos de observabilidad de LLM para monitorear el comportamiento del sistema y detectar errores tempranamente; * Practicar escenarios de depuración a través de ejercicios escritos de análisis de registros paso a paso. El curso comienza con terminología esencial, describiendo la mecánica central de los LLM y por qué ocurren las alucinaciones. A partir de ahí, leerás archivos de registro realistas, diseccionando errores paso a paso y explorando estrategias de mitigación prácticas para mantener tus aplicaciones de IA confiables. Diseñado para desarrolladores principiantes, especialistas en soporte técnico y entusiastas de la IA, este curso no requiere experiencia avanzada en aprendizaje automático. Empieza a leer hoy mismo para dominar las habilidades esenciales de la solución de problemas de LLM y mantener tus chatbots en producción en el camino correcto.