Curso
Agentes de IA Generativa
Intermedio
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4.5
Nuevo
Herramientas de IA
Desarrollo de IA
Ingeniería de prompts con Spring AI
Adoptar IA generativa en backend exige más que conectar un modelo: requiere separar instrucciones y datos, controlar salidas y diseñar defensas desde la arquitectura. Spring AI permite llevar estos patrones al ecosistema Java de forma integrada, favoreciendo APIs más robustas, gobernables y auditables. Esta formación refuerza una madurez técnica clave para equipos que necesitan desplegar capacidades de IA sin convertir cada integración en una excepción de seguridad.
Formación recién publicada
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
8 Secciones · 33 Lecciones ·
4 h. y 43 min.
en total
Presentación
Fundamentos de Ingeniería de Prompts
Diseño profesional de Prompts
Configuración avanzada del modelo
Vulnerabilidades
Defensa y patrones seguros
Proyecto práctico: TicketClassifier
Conclusiones y próximos pasos
Habilidades que obtendrás
- Comprensión del funcionamiento básico de los LLMs y sus limitaciones reales.
- Diseño de prompts profesionales con estructura, contexto y objetivos claros.
- Aplicación de técnicas zero-shot, few-shot, chain of thought y structured prompting.
- Configuración del comportamiento del modelo mediante ChatOptions en Spring AI.
- Identificación de prompt injection, ataques directos, indirectos y jailbreaks.
- Separación técnica entre instrucciones y datos para reducir vectores de ataque.
- Validación de salidas y uso de DTOs seguros en flujos backend.
- Construcción progresiva de una API TicketClassifier con Java 21 y Spring Boot 4.
Requisitos mínimos
Conocimientos de Java y Spring Boot.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Refuerza la arquitectura de integración de IA generativa en aplicaciones Java backend.
- Reduce la exposición a prompt injection mediante patrones defensivos aplicados desde el diseño.
- Mejora la gobernanza técnica al separar instrucciones, datos, salidas y validaciones.
- Facilita la interoperabilidad entre Spring AI, Spring Boot, modelos generativos y APIs empresariales.
- Disminuye prácticas ad hoc en la creación de prompts y respuestas no controladas.
- Aporta estandarización para trabajar con prompts robustos, DTOs seguros y salidas estructuradas.
- Permite evaluar riesgos de seguridad antes de llevar soluciones con LLM a producción.
- Consolida una base práctica para construir sistemas de IA más fiables, auditables y mantenibles.
Para quién
- Desarrolladores Java que quieren iniciarse en Spring AI desde una base aplicada.
- Perfiles backend con conocimientos de Spring Boot que necesitan integrar IA generativa.
- Desarrolladores Java Backend interesados en seguridad, prompts y control de salidas.
- Equipos técnicos que empiezan a construir APIs conectadas con modelos generativos.
- Profesionales backend que quieren entender riesgos reales de prompt injection.
- Perfiles con base de programación que buscan una entrada práctica al desarrollo seguro con LLM.
Oportunidades profesionales
- Especialización inicial en desarrollo backend con IA generativa aplicada al ecosistema Java.
- Refuerzo del perfil como desarrollador backend o desarrollador Java Backend.
- Mayor capacidad para participar en proyectos que integran LLMs en APIs y servicios.
- Evolución hacia funciones vinculadas a AI engineering, seguridad de aplicaciones y arquitectura backend.
- Mejora del posicionamiento en equipos que necesitan implantar IA generativa con control técnico.
- Base sólida para avanzar hacia Spring AI avanzado, RAG, agentes, validación y despliegue seguro de sistemas con LLM.
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Preguntas frecuentes
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Es el diseño de instrucciones, contexto, restricciones y validaciones para que un modelo generativo responda de forma más controlada, útil y resistente frente a manipulaciones.
Spring AI permite integrar capacidades de IA en aplicaciones Java siguiendo patrones del ecosistema Spring, con abstracciones para modelos, prompts, opciones de chat y salidas estructuradas.
Conviene tener conocimientos de Java y nociones de Spring Boot, ya que el curso aplica los conceptos de prompts y seguridad dentro de una API backend.
Tiene nivel principiante dentro de Spring AI y prompt engineering seguro, aunque está pensado para perfiles con base previa en desarrollo Java.
Un prompt es la instrucción o conjunto de instrucciones que guía al modelo para generar una respuesta, incluyendo contexto, tarea, formato esperado y restricciones.
Un LLM puede generar respuestas incorrectas, seguir instrucciones maliciosas, interpretar datos como órdenes o producir salidas no válidas si no se controla adecuadamente el contexto.
Zero-shot consiste en pedir una tarea sin ejemplos previos. Few-shot incorpora ejemplos para orientar mejor el patrón de respuesta esperado por el modelo.
ChatOptions permite ajustar parámetros del modelo y adaptar su comportamiento según el tipo de prompt, el nivel de control requerido o la estabilidad buscada en la respuesta.
Prompt injection es una técnica de ataque que intenta manipular al modelo para que ignore instrucciones originales, revele información o ejecute comportamientos no previstos.
Un ataque directo aparece en la interacción explícita del usuario. Un ataque indirecto puede llegar oculto dentro de datos externos, documentos, tickets, mensajes o contenido procesado por la aplicación.
Separar instrucciones y datos reduce la posibilidad de que contenido no confiable sea interpretado como una orden válida para el modelo o para la aplicación.
Porque una respuesta de un LLM no debe asumirse como correcta, segura ni estructurada. Validar salidas ayuda a controlar formato, contenido y uso posterior en el backend.
Se construye una API de clasificación de incidencias que empieza siendo vulnerable y se refuerza progresivamente con medidas de seguridad en prompts, backend y salidas.
No se limita a redactar prompts. Trabaja diseño profesional, configuración del modelo, ataques, defensas, validación y aplicación práctica dentro de Spring AI y Java backend.
Aporta una capa inicial de seguridad y control para equipos Java que quieren integrar IA generativa antes de avanzar hacia RAG, agentes, observabilidad o arquitecturas de IA en producción.