Building LLM Applications in Python

La demanda de software inteligente e impulsado por IA está creciendo rápidamente, pero integrar Large Language Models (LLMs) en aplicaciones del mundo real requiere más que solo enviar un prompt de texto. Este curso te lleva paso a paso a través del proceso de construcción de aplicaciones LLM robustas usando Python. Comenzarás con los conceptos fundamentales de la integración de IA y avanzarás hacia la implementación práctica, aprendiendo cómo estructurar tu código, gestionar prompts y aplicar técnicas modernas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) para crear aplicaciones conscientes del contexto. Lo que aprenderás: • Comprender la arquitectura central de las aplicaciones impulsadas por LLM y la terminología clave. • Conectarte e interactuar con APIs de modelos de lenguaje usando Python. • Aplicar las mejores prácticas de prompt engineering para generar resultados precisos y confiables. • Construir pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando vector databases. • Gestionar entornos de Python y dependencias con herramientas modernas como uv o Poetry. • Preparar tu aplicación para el despliegue usando principios fundamentales de MLOps. El plan de estudios comienza con definiciones esenciales y conceptos básicos de API antes de progresar hacia ejercicios escritos prácticos. Leerás explicaciones claras y fragmentos de código prácticos para construir gradualmente tu comprensión del ciclo de vida completo de la aplicación. Diseñado para principiantes y desarrolladores nuevos en el panorama de la IA, este curso no requiere experiencia previa en machine learning — solo una comprensión básica de Python. Comienza a leer hoy y da tus primeros pasos en el mundo del desarrollo de aplicaciones de IA.