Desarrollo de Aplicaciones LLM con Prompt Flow

Construir aplicaciones confiables con modelos de lenguaje grandes requiere más que solo escribir prompts; exige orquestación estructurada, evaluación sistemática y flujos de trabajo robustos. Este curso basado en texto lo guía a través de los fundamentos de Prompt Flow, permitiéndole prototipar, probar e implementar sofisticadas soluciones impulsadas por IA. Pasará de escribir prompts simples a gestionar flujos de trabajo complejos de LLM, integrando fuentes de datos externas y midiendo el rendimiento de la aplicación utilizando métricas de evaluación modernas. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos centrales de Prompt Flow, incluyendo herramientas LLM, herramientas de Python y nodos de prompt. - Construir flujos de trabajo ejecutables que enlazan modelos de lenguaje, código personalizado y consultas a bases de datos. - Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para basar las respuestas del modelo en sus propios datos. - Evaluar el rendimiento de la aplicación utilizando métricas estructuradas como precisión, relevancia y seguridad. - Configurar conexiones seguras a modelos de lenguaje basados en la nube y bases de datos vectoriales. - Desplegar y monitorear sus flujos de trabajo de LLM como APIs web para integración en el mundo real. El curso comienza con terminología fundamental de IA y conceptos básicos de Prompt Flow antes de guiarlo paso a paso a través de la construcción, prueba y optimización de su primera aplicación LLM multi-nodo. Diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y principiantes en IA, este curso no requiere experiencia previa en aprendizaje automático o herramientas de orquestación de prompts. Comience a leer hoy mismo para dominar los flujos de trabajo que potencian las aplicaciones modernas de modelos de lenguaje.