Aplicaciones AI

Prompts, embeddings y RAG como piezas de producto.

15 aulas · 7 horas de práctica · en el navegador, sin instalar nada

Temario

  1. Prompt como contrato — Un buen prompt no ruega: especifica tarea, contexto y formato.
  2. Buscar por significado — Antes de responder, una app AI encuentra el pedazo de conocimiento correcto.
  3. RAG: responder con fuente — La app busca primero y responde despues, citando el contexto que encontro.
  4. Tokens y la ventana que no se estira — El modelo no lee texto: lee una cantidad finita de fichas, y vos decidis cuales entran.
  5. Taller — Buscador semántico — Un buscador de juguete que puntua documentos por palabras compartidas, se queda con los mejores sin pasarse del presupuesto de tokens, y responde citando de donde saco cada dato. Nada nuevo: las aulas 1 a 4 alcanzan.
  6. Partir un documento sin romperlo — El tamano del pedazo decide que va a poder encontrar tu buscador. Es la decision mas subestimada de un RAG.
  7. Los diez que trajo la busqueda no son los tres que van — Recuperar es barato y ruidoso. Reordenar es lo que decide que ve el modelo.
  8. Que devuelva datos, no prosa — Un modelo simpatico que te saluda antes del JSON rompe tu parser igual que uno que se equivoca.
  9. Darle manos al modelo — Una herramienta es una funcion tuya que el modelo puede pedir. Quien decide si se ejecuta sos vos.
  10. Taller — Agente con herramientas — El buscador del Taller T1 se parte en pedazos, se re-rankea sin duplicados, se envuelve en una herramienta con registro y limite de pasos, y el agente devuelve su hallazgo como JSON validado. Aulas 5 a 8, ensambladas.
  11. Recordar sin guardarlo todo — El modelo no recuerda nada entre llamadas. Lo que parece memoria es una estructura de datos que mantenes vos.
  12. Medir, o creer — Sin un conjunto dorado, 'mejoro el prompt' es una opinion sobre los tres ejemplos que probaste.
  13. El documento que da ordenes — Todo lo que recuperas termina adentro del prompt. Si alguien puede escribir en tu corpus, puede escribirte el prompt.
  14. La factura y la cache — La misma pregunta contestada dos veces se paga dos veces. La cache es la optimizacion mas grande que vas a hacer.
  15. Taller — Tu asistente con guardrails — El agente del Taller T2 se convierte en un asistente que recuerda la charla sin guardarla entera, sanea lo que recupera antes de usarlo, y cachea sus respuestas sin pasarse de presupuesto. Las doce aulas, en un solo programa.

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