Aplicaciones LLM y Sistemas RAG Listos para Producción

Mover un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) de un prototipo simple a un entorno de producción confiable requiere una comprensión sólida de la arquitectura, el flujo de datos y la evaluación. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales y los patrones prácticos necesarios para construir aplicaciones de IA robustas. Pasarás de comprender prompts básicos de LLM a diseñar pipelines seguros y escalables de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Al leer explicaciones claras y fragmentos de código estructurados, ganarás la confianza para implementar, monitorear y optimizar flujos de trabajo de modelos de lenguaje en escenarios del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de los Modelos de Lenguaje Grandes y cómo procesan la información. - Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar LLMs con fuentes de datos externas. - Configurar bases de datos vectoriales para almacenar, indexar y recuperar embeddings semánticos de alta dimensión. - Aplicar técnicas de ingeniería de prompts para mejorar la precisión del modelo y reducir las alucinaciones. - Evaluar las salidas de LLM utilizando métricas estructuradas y marcos básicos de observabilidad. - Desplegar aplicaciones de IA de forma segura mientras se gestiona la latencia, los costos de API y los límites de tasa. El curso comienza con definiciones centrales y la mecánica de los LLM antes de guiarte a través de la configuración de búsqueda vectorial, la integración RAG y las estrategias de monitoreo a nivel de producción. Progresarás sistemáticamente a través de lecturas conceptuales y análisis de código paso a paso. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y profesionales de la tecnología que son nuevos en la ingeniería de IA y desean construir aplicaciones de grado de producción. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático o modelado de IA. Comienza a leer hoy mismo para cerrar la brecha entre la creación de prototipos de IA y el despliegue en producción.