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Desarrollo de IA
Prompt Engineering para Desarrolladores
El prompt engineering permite estructurar la interacción con modelos de lenguaje para integrarlos de forma fiable en aplicaciones. Este curso aborda desde la anatomía de un prompt hasta técnicas avanzadas como Chain of Thought, structured output o prompt chaining. Además, incorpora herramientas como LangSmith para versionado, testing y observabilidad, culminando en la implementación de una API con FastAPI en un entorno real.
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
5 Secciones · 23 Lecciones ·
3 h. y 22 min.
en total
Introducción
Fundamentos del Prompt Engineering
Técnicas de Prompt Engineering
Proyecto: API REST en FastAPI usando Prompt Registry y observabilidad con LangSmith
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Comprensión estructural del prompt engineering en aplicaciones con LLMs
- Diseño de prompts con control de contexto, roles y delimitadores
- Aplicación de técnicas como zero-shot, few-shot y multi-shot
- Uso de structured outputs en formato JSON para integración en sistemas
- Implementación de técnicas de razonamiento como Chain of Thought y Tree of Thought
- Aplicación de estrategias como self-consistency, reflection y meta prompting
- Construcción de flujos de prompt chaining en aplicaciones complejas
- Gestión de prompts mediante herramientas como LangSmith
- Versionado, evaluación y testing de prompts en entornos reales
- Desarrollo de APIs con FastAPI integrando prompts y observabilidad
Requisitos mínimos
Conocimientos sólidos en programación de alto nivel, preferiblemente Python. Experiencia previa con el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch. Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Familiaridad con los entornos de desarrollo integrados (IDE) y los asistentes de código.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Permite transformar el uso experimental de IA en una práctica estructurada
- Reduce la variabilidad y falta de control en respuestas de modelos de lenguaje
- Facilita la interoperabilidad entre prompts, datos y aplicaciones
- Refuerza la gobernanza en el uso de modelos generativos
- Disminuye dependencias de pruebas manuales no reproducibles
- Mejora la trazabilidad y evaluabilidad de resultados generados por IA
- Aumenta la capacidad de escalar soluciones basadas en LLMs
- Sienta bases para integrar IA generativa en arquitecturas productivas
Para quién
- Desarrolladores con experiencia en Python que trabajan con modelos de lenguaje
- Ingenieros de software que integran IA generativa en aplicaciones
- Profesionales que desarrollan soluciones basadas en LLMs
- Equipos técnicos que necesitan controlar y evaluar prompts en producción
- Perfiles con conocimientos en machine learning que evolucionan hacia IA generativa
- Desarrolladores interesados en arquitecturas basadas en modelos de lenguaje
Oportunidades profesionales
- Especialización en prompt engineering aplicado a entornos reales
- Evolución hacia roles de AI engineer enfocados en LLMs
- Participación en proyectos de integración de IA generativa en producto
- Refuerzo del perfil técnico en sistemas basados en modelos de lenguaje
- Mayor capacidad para diseñar soluciones gobernables con IA
- Proyección hacia entornos donde la IA generativa es núcleo del producto
Valoración de nuestros alumnos
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Preguntas frecuentes
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Actúa como base para construir sistemas basados en LLMs donde los prompts forman parte de una capa controlada, evaluable y escalable dentro del producto.
Sí, requiere experiencia en programación y conocimientos previos en IA o machine learning.
Permite gestionar, versionar, evaluar y monitorizar prompts, facilitando su uso en entornos de desarrollo y producción.
Es una técnica que conecta varios prompts en secuencia para resolver tareas más complejas de forma estructurada.
Incluye Chain of Thought, Tree of Thought, self-consistency y reflection para mejorar la calidad de las respuestas.
Son respuestas generadas en formato estructurado que facilitan su integración directa en sistemas y aplicaciones.
Es una instrucción de alto nivel que define el comportamiento global del modelo dentro de una interacción o aplicación.
Son técnicas que varían en la cantidad de ejemplos proporcionados al modelo para guiar su respuesta, desde ninguno hasta varios ejemplos.
Porque permite controlar el comportamiento del modelo, mejorar la calidad de las respuestas y reducir la variabilidad en entornos productivos.
Es la disciplina que se encarga de diseñar, estructurar y optimizar prompts para interactuar de forma eficaz con modelos de lenguaje.