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Curso

IA de 11.º: IA generativa e ingeniería de agentes

Crea apps de LLM con prompts, APIs, recuperación y herramientas. Luego pruébalas para ver si son seguras.

Haz las lecciones en orden. Al final, puedes contar tokens, comparar textos por similitud de embeddings y explicar el muestreo, la temperatura y las ventanas de contexto. Puedes escribir un prompt estructurado y comparar versiones del prompt con casos de prueba. Puedes revisar código de IA y escribir pruebas que el código de IA debe pasar. Puedes obtener JSON que coincide con un esquema, crear un chatbot con un límite de costo y crear una app que responde desde documentos y los cita. Puedes crear un agente controlado con herramientas limitadas y una regla de parada, defender una app contra la inyección de prompts, crear una suite de pruebas automática y publicar un asistente de investigación con IA anclado.

Cómo usar estas lecciones

  • Empieza en la lección que dice Haz esto. Sigue adelante cuando puedas hacer tú solo la línea bajo el título.
  • Juega primero los Juegos. Luego haz las Pruebas. 8 de 10 correctas para aprobar. Las Fichas están en papel. Las respuestas están abajo.
  • Cada lección se apoya en la anterior. Guarda un conjunto de prueba para cada app y ejecútalo después de cada cambio.
  • Las lecciones de código usan Python. Usa solo los servicios de IA que apruebe tu profesor, deja las claves de API fuera del código, pon un límite de gasto y nunca envíes datos personales a un modelo.

Cada lección tiene juegos, pruebas y fichas.

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Fundamentos de los LLM

  1. 1Tokens y vocabularioCuenta tokens y explica por qué importan los tokens y el vocabulario.
    • Tokeniza un texto con un tokenizador real.
    • Compara cuántos tokens hay en cada idioma.
    • Relaciona los tokens con el costo y con los límites de contexto.
  2. 2EmbeddingsCompara textos por similitud de embeddings.
    • Obtén embeddings de un modelo.
    • Calcula la similitud del coseno.
    • Ordena frases por su significado, no por las palabras que comparten.
  3. 3Cómo generan los LLMExplica cómo generan los LLM: el muestreo, la temperatura y las ventanas de contexto.
    • Explica la predicción del siguiente token.
    • Cambia la temperatura y compara las salidas.
    • Muestra qué pasa cuando el texto pasa la ventana de contexto.
  4. 4Preentrenamiento y ajusteDistingue el preentrenamiento, el ajuste fino y el ajuste por instrucciones.
    • Di qué datos usa cada paso.
    • Explica la retroalimentación de las personas.
    • Di por qué un modelo tiene un corte de conocimiento.

Ingeniería de prompts

  1. 5Prompts estructuradosEscribe un prompt estructurado con rol, tarea, reglas y formato.
    • Separa las instrucciones de los datos de entrada.
    • Indica el formato de salida.
    • Compara un prompt estructurado y uno sin estructura.
  2. 6Pocos ejemplosMejora la salida con pocos ejemplos.
    • Añade dos o tres ejemplos.
    • Elige ejemplos que cubran los casos límite.
    • Mide el cambio en un conjunto de prueba.
  3. 7RestriccionesPon restricciones de longitud, tono y formato.
    • Pon límites de longitud y de nivel de lectura.
    • Dile al modelo qué hacer cuando no sabe.
    • Comprueba cada salida contra cada restricción.
  4. 8Pruebas de promptsEscribe pruebas de prompts: casos de prueba para comparar versiones del prompt.
    • Escribe veinte entradas de prueba con el resultado esperado.
    • Puntúa dos versiones del prompt.
    • Quédate con la versión que gana.

Programación con ayuda de la IA

  1. 9Generar códigoGenera código que funciona a partir de una especificación clara.
    • Escribe una especificación con entradas, salidas y ejemplos.
    • Genera código a partir de ella.
    • Ejecútalo con los ejemplos.
  2. 10Revisar código de IARevisa código de IA y encuentra fallos y riesgos.
    • Revisa los casos límite y el manejo de errores.
    • Detecta funciones y bibliotecas inventadas.
    • Detecta código inseguro, como secretos en el código fuente.
  3. 11Primero las pruebasEscribe primero pruebas que el código de IA debe pasar.
    • Escribe pruebas con pytest.
    • Haz que la IA escriba código para pasarlas.
    • Añade una prueba por cada fallo que encuentres.
  4. 12Depurar con IADepura con IA: arregla un fallo y explica el arreglo.
    • Haz un ejemplo pequeño que muestre el fallo.
    • Pide a la IA las causas, no solo un arreglo.
    • Explica por qué el arreglo funciona.

APIs de LLM

  1. 13Primera llamada a la APIHaz una primera llamada a la API: envía una petición de chat y lee la respuesta.
    • Carga la clave de API desde el entorno.
    • Envía una petición con un SDK.
    • Lee la respuesta y el uso de tokens.
  2. 14Mensajes de sistema y de usuarioUsa mensajes de sistema y mensajes de usuario.
    • Pon las reglas en el mensaje de sistema.
    • Pon la entrada del usuario en los mensajes de usuario.
    • Guarda el historial de la conversación.
  3. 15Salidas estructuradasObtén salidas estructuradas: JSON que coincide con un esquema.
    • Define un esquema JSON.
    • Pide una salida que lo siga.
    • Valida la salida y vuelve a intentar si falla.
  4. 16ChatbotCrea un chatbot con historial y un límite de costo.
    • Guarda el historial de la conversación.
    • Recorta los mensajes viejos para que quepan en el contexto.
    • Detente cuando se alcance el límite de costo.

Generación aumentada por recuperación

  1. 17Por qué la recuperaciónExplica por qué la recuperación ancla las respuestas y reduce las inventadas.
    • Pregunta a un modelo por un documento que nunca vio.
    • Añade el documento y pregunta otra vez.
    • Dibuja el camino de recuperar y luego generar.
  2. 18Partir en trozosParte los documentos en trozos.
    • Parte por tamaño, con un solapamiento.
    • Parte por títulos.
    • Guarda la fuente y la página en cada trozo.
  3. 19Búsqueda por vectoresUsa la búsqueda por vectores para hallar los trozos más cercanos a una pregunta.
    • Crea embeddings de los trozos y guárdalos.
    • Recupera las mejores coincidencias de una pregunta.
    • Mide cuántas veces se halla el trozo correcto.
  4. 20Responder desde documentosCrea una app que responde desde documentos y los cita.
    • Pon los trozos recuperados en el prompt.
    • Exige una cita para cada afirmación.
    • Comprueba que las citas apunten a pasajes reales.

Herramientas de IA y agentes

  1. 21Llamar herramientasDeja que un modelo llame una herramienta, que es una función.
    • Describe una herramienta con un esquema.
    • Ejecuta la herramienta que pide el modelo.
    • Devuelve el resultado al modelo.
  2. 22PlanificarPlanifica: parte una tarea en pasos que un modelo puede ejecutar.
    • Pide primero un plan al modelo.
    • Ejecuta el plan un paso cada vez.
    • Revisa cada paso antes de seguir.
  3. 23Estado y memoriaUsa el estado y la memoria para seguir lo que ha hecho un agente.
    • Guarda cada paso y su resultado.
    • Resume los historiales largos.
    • Decide qué debe olvidar el agente.
  4. 24Agente controladoCrea un agente controlado con herramientas limitadas y una regla de parada.
    • Permite solo herramientas seguras de solo lectura.
    • Pon un tope al número de pasos.
    • Pregunta a una persona antes de cualquier acción que cambie algo.

IA generativa multimodal

  1. 25Generar imágenesExplica cómo generar imágenes: los modelos de difusión crean imágenes.
    • Explica cómo se añade y se quita el ruido.
    • Explica cómo el texto guía la imagen.
    • Habla del consentimiento y de los derechos de autor de las imágenes generadas.
  2. 26Visión y lenguajeUsa la visión y el lenguaje para hacerle a un modelo preguntas sobre una imagen.
    • Envía una imagen con una pregunta.
    • Obtén una descripción estructurada.
    • Encuentra un detalle en el que el modelo se equivoca.
  3. 27HablaPasa la habla a texto y el texto a habla.
    • Transcribe una grabación corta.
    • Mide la tasa de palabras erróneas.
    • Genera habla y márcala como hecha por IA.
  4. 28Prototipo multimodalCrea un prototipo multimodal que usa dos tipos de entrada.
    • Elige dos entradas, como la voz y la imagen.
    • Conéctalas en una sola app.
    • Pruébalo con cinco usuarios.

Fiabilidad y seguridad

  1. 29AlucinacionesDetecta alucinaciones: respuestas que las fuentes no apoyan.
    • Comprueba cada afirmación con las fuentes.
    • Usa una segunda llamada al modelo para marcar lo que no tiene apoyo.
    • Mide cuántas veces la respuesta está del todo apoyada.
  2. 30Inyección de promptsDefiende una app contra la inyección de prompts.
    • Escribe ataques escondidos en la entrada del usuario y en los documentos.
    • Separa las instrucciones de confianza del texto que no es de confianza.
    • Limita a qué herramientas puede llegar un ataque.
  3. 31EvaluaciónHaz una evaluación: puntúa salidas con rúbricas y conjuntos de prueba.
    • Escribe una rúbrica de puntuación.
    • Puntúa a mano y con un modelo.
    • Comprueba cuántas veces coinciden.
  4. 32Suite de pruebasCrea una suite de pruebas automática para una app de LLM.
    • Cubre la precisión, el formato, la seguridad y el costo.
    • Ejecútala con un solo comando.
    • Haz que la compilación falle cuando bajen las puntuaciones.

Estudio de producto de IA

  1. 33Especificación del productoEscribe la especificación del producto: los usuarios, las funciones y las medidas de éxito.
    • Elige un conjunto de documentos de investigación aprobados.
    • Escribe los usuarios y sus preguntas.
    • Pon metas de precisión, de citas y de costo.
  2. 34Construir la canalizaciónConstruye la canalización de recuperación, respuestas y citas.
    • Indexa los documentos.
    • Responde con citas.
    • Ejecuta la suite de pruebas.
  3. 35Decir que no séHaz que la app diga que no sé cuando falta la evidencia.
    • Detecta cuando la recuperación no halla nada útil.
    • Responde «Las fuentes no lo dicen» en vez de adivinar.
    • Pruébalo con preguntas que los documentos no pueden responder.
  4. 36Asistente de investigación con IAPublica y presenta un asistente de investigación con IA anclado.
    • Despliega la app para tu clase.
    • Presenta sus puntuaciones de precisión, anclaje, seguridad y costo.
    • Explica sus límites.