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Patrones prácticos para construir funciones basadas en LLM que sean fiables y rentables — ingeniería de prompts, streaming, salidas estructuradas, mecanismos de respaldo y gestión de costos.
Aprende a construir pipelines de RAG en producción que recuperan contexto relevante y generan respuestas precisas, cubriendo estrategias de chunking, modelos de embedding, búsqueda vectorial, re-ranking y técnicas de evaluación que distinguen un RAG útil de un chatbot que alucina.
Crea un asistente práctico de revisión de código que se integra con tu pipeline de CI, usa APIs de LLM para analizar pull requests en busca de errores, problemas de estilo y vulnerabilidades de seguridad, y publica comentarios accionables directamente en los PRs.
Guía práctica para construir sistemas RAG de producción que entregan respuestas precisas y fundamentadas, cubriendo estrategias de embeddings, selección de bases de datos vectoriales, enfoques de chunking, reranking y marcos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Guía práctica para construir pipelines de evaluación de funcionalidades basadas en LLM, cubriendo métricas de similitud semántica, pruebas de comportamiento, detección de regresiones y quality gates automatizados.
Una guía práctica para crear prompts que generan código confiable y listo para producción con modelos de lenguaje: prompts estructurados, ejemplos few-shot, razonamiento chain-of-thought y estrategias de evaluación.
Una guía práctica para construir sistemas RAG fiables, que abarca estrategias de chunking, modelos de embeddings, almacenes vectoriales y los patrones de recuperación que separan los prototipos que funcionan de los sistemas en producción.
Ajusta modelos de lenguaje a los datos de tu dominio usando técnicas eficientes en parámetros como LoRA y QLoRA, con orientación práctica sobre preparación de datasets, estrategias de entrenamiento y métodos de evaluación que producen especialistas útiles sin presupuestos de cómputo masivos.
Construye pipelines RAG eficaces con ejemplos prácticos en TypeScript: estrategias de chunking de documentos, generación de embeddings, ajuste de la búsqueda vectorial, construcción de prompts y métodos de evaluación para medir la calidad de la recuperación.
Patrones sistemáticos de ingeniería de prompts para aplicaciones LLM en producción, incluyendo extracción de salida estructurada, razonamiento por cadena de pensamiento, calibración few-shot, versionado de prompts y pipelines de evaluación automatizada.
Diseña pipelines de evaluación sistemáticos para aplicaciones con LLM que cubren métricas automatizadas, protocolos de evaluación humana, pruebas de regresión, versionado de prompts y monitorización de la calidad de salida en producción.
Diseña e implementa pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) que van más allá de las demos simples, con estrategias de chunking, optimización de embeddings, reranking y métricas de evaluación para aplicaciones de IA en producción.
Cómo integrar LLMs en tu flujo de revisión de código: bots automáticos de revisión, patrones de prompts para detectar errores, análisis de seguridad y el equilibrio entre sugerencias de IA y criterio humano.
Técnicas prácticas de ingeniería de prompts que convierten los LLM en asistentes de código confiables — con gestión del contexto, cadena de pensamiento y resultados estructurados.