Construye e Implementa Aplicaciones con LLM que Escalen
Los grandes modelos de lenguaje solo son útiles cuando se ejecutan de forma confiable en producción. Esta pista cubre el stack completo de técnicas que hacen que las apps con LLM sean rápidas, precisas y rentables: Generación Aumentada por Recuperación, bases de datos vectoriales, caché de respuestas y patrones de implementación en producción. El enfoque es completamente práctico — cada concepto se mapea directamente al código que escribirías en un sistema real.
Qué Aprenderás
Comenzarás con los fundamentos de RAG y aprenderás a conectar un LLM a un pipeline de recuperación que obtiene contexto relevante al momento de la consulta. A partir de ahí configurarás e interrogarás bases de datos vectoriales, implementarás capas de caché que reduzcan la latencia y los costos de API, y construirás pipelines robustos de ingesta y preprocesamiento de datos. Los cursos posteriores cubren metodologías de evaluación y prueba para sistemas RAG, Técnicas Avanzadas de RAG para precisión y cobertura, y Seguridad y Confiabilidad en LLM en Producción — incluyendo limitación de velocidad, conmutación por error y defensas contra inyección de prompts.
La Ruta de Aprendizaje
Doce cursos abarcan B1 hasta C2. El primer curso, Introducción a LLM en Producción & Fundamentos de RAG, es gratuito y establece el modelo mental. Los cursos B1–B2 construyen el pipeline de trabajo: tu primera app con RAG, integración con base de datos vectorial, caché, preprocesamiento de datos y evaluación. Los cursos C1 elevan el nivel con Técnicas Avanzadas de RAG para Rendimiento Mejorado, Optimización del Rendimiento y Eficiencia de Costos en RAG, y Estrategias de Implementación en Producción para Aplicaciones con LLM. La pista termina en C2 con Escalado y Monitoreo de Aplicaciones con LLM, cubriendo carga distribuida, observabilidad y alertas para sistemas en vivo.
Cómo Funciona
Cada curso se divide en lecciones cortas e interactivas que completas en el editor integrado con retroalimentación en tiempo real y un tutor con IA disponible cuando te atascas. Los ejercicios utilizan datos y configuraciones de servicios realistas para que lo que practiques refleje lo que los sistemas en producción realmente requieren.