Arquitecturas de IA para LLM: Desde los Fundamentos Técnicos hasta la Operatividad Empresarial

Curso impartido por Daniele Teti

Duración: 1 día
Precio: € 490,00 Sin IVA

Requisitos:

Conocimiento de Delphi o Python. Conocimiento básico del funcionamiento de una API con un endpoint HTTP/S.

Descripción

El objetivo del curso es proporcionar habilidades prácticas para seleccionar, implementar e integrar LLM locales en contextos empresariales, destacando sus ventajas, limitaciones y requisitos. Se hablará de los Large Language Models (LLM) locales para aplicaciones empresariales. El curso está diseñado para ser práctico, evitando profundizaciones teóricas o matemáticas, y tiene como objetivo ayudar a los participantes a comprender qué sistemas utilizar, sus ventajas, limitaciones y los requisitos para implementar eficazmente LLM locales en una empresa. La estructura se divide en módulos con actividades prácticas para garantizar un aprendizaje concreto.

Materiales proporcionados

Documentación y Guías

  • Diapositivas completas del curso en formato PDF
  • Documentación técnica para la implementación y el despliegue
  • Guías de referencia para APIs y configuraciones
  • Mejores prácticas para la integración en entornos empresariales

Código Fuente y Proyectos

  • Proyectos Delphi completos (VCL y FMX) para todos los ejemplos mostrados
  • Librerías de integración Ollama/PostgreSQL/DelphiMVCFramework
  • Scripts SQL para la configuración de bases de datos vectoriales
  • Modelfiles configurados para diferentes casos de uso

Plantillas y Recursos

  • Plantillas de system prompt para dominios específicos
  • Conjuntos de datos de ejemplo para pruebas y validación
  • Configuraciones Docker para el despliegue
  • Lista de verificación para la implementación en producción

Soporte y Garantías
– Materiales completos: Acceso a todo el código fuente y la documentación utilizados en el curso
– Certificado: Certificado de participación con horas de formación
El curso proporciona todos los materiales necesarios para comprender e implementar soluciones de IA con Delphi: documentación completa, código fuente funcional, plantillas configurables y soporte técnico para guiar la implementación en sus propios proyectos empresariales.

Contenidos

MÓDULO 1 – Escenario de IA y Oportunidades de Negocio (45 minutos)

  • La IA en las empresas italianas: situación actual
    • Análisis de datos ISTAT y tendencias de adopción
    • Principales barreras: competencias, costes, implementación
    • Evaluación del ROI en proyectos de IA empresariales
  • LLMs para aplicaciones empresariales
    • Automatización de procesos documentales
    • Asistencia técnica y servicio al cliente
    • Análisis y clasificación automática de contenidos
  • Ejemplo práctico: Implementación de un chatbot empresarial

MÓDULO 2 – Límites de los LLMs y Soluciones (1 hora)

  • Los 4 límites fundamentales de los LLMs
    • Tamaño del contexto y gestión de tokens
    • Fecha de corte del conocimiento e información obsoleta
    • Alucinaciones: reconocerlas y prevenirlas
    • Falta de acceso a datos externos
  • Estrategias para superar los límites
    • Técnicas de optimización del contexto
    • Métodos de validación de la información

MÓDULO 3 – Implementación con Ollama (1,5 horas)

  • Configuración e instalación de Ollama
    • Instalación y gestión de modelos
    • Optimización para hardware empresarial
    • Configuración para entornos multiusuario
  • Integración con aplicaciones Delphi
    • API REST de Ollama: implementación robusta
    • Gestión de errores y timeouts en contextos productivos
    • Patrones de integración para aplicaciones existentes
  • Ejercicio práctico:
    • Integración de funcionalidades de IA en una aplicación VCL existente
    • Implementación de un sistema de ayuda contextual
    • Pruebas de rendimiento y optimización

MÓDULO 4 – Personalización y System Prompt (1 hora)

  • Diseño de system prompts empresariales
    • Metodologías para la definición de comportamientos específicos
    • Adaptación a dominios y procedimientos empresariales
    • Técnicas para el control de calidad de las respuestas
  • Creación de modelos especializados
    • Uso de Modelfile para la personalización
    • Plantillas para diferentes sectores (legal, financiero, técnico)
    • Validación y pruebas de modelos personalizados
  • Laboratorio práctico: Desarrollo de un asistente especializado para su dominio

MÓDULO 5 – Análisis de Datos y Chain of Thought (1 hora)

  • Procesamiento de datos estructurados empresariales
    • Técnicas para el análisis de archivos CSV, Excel y JSON
    • Patrones para la extracción de información de documentos
    • Validación y control de calidad de los resultados
  • Chain of Thought para procesos de toma de decisiones
    • Implementación de razonamiento multi-paso
    • Aplicación a procesos de validación y control
    • Trazabilidad de las decisiones automatizadas
  • Caso de estudio: Sistema de análisis automático de datos de ventas

MÓDULO 6 – Bases de Datos Vectoriales y Sistema RAG (1 hora)

  • Implementación de bases de datos vectoriales
    • Configuración de PostgreSQL con PGVector
    • Técnicas de embedding e indexación de documentos
    • Estrategias de chunking para documentos empresariales
  • Desarrollo de sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation)
    • Arquitectura y componentes principales
    • Implementación con Delphi y DelphiMVCFramework
    • Integración con sistemas de gestión documental existentes
  • Ejercicio: Implementación de una base de conocimiento empresarial con búsqueda semántica

MÓDULO 7 – Function Calling e Integración de Sistemas (45 minutos)

  • Function calling para extensiones funcionales
    • Implementación de llamadas a funciones externas
    • Integración con APIs empresariales existentes (base de datos, CRM, ERP)
    • Patrones para la automatización de flujos de trabajo complejos
  • Model Context Protocol (MCP)
    • Implementación de estándares de integración
    • Uso con DelphiMVCFramework para servicios empresariales
    • Estrategias de despliegue y mantenimiento
  • Proyecto final: Desarrollo de un asistente de IA integrado con sistemas empresariales
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