Los frameworks de IA Generativa son demasiado "mágicos": ocultan detalles en pipelines aparentemente complejos. Operaciones simples como interpolaciones de texto (un f-string, vaya) se llaman StringConcatenationManagerDeluxe (dramatización).

Estas herramientas aceleran el desarrollo en las fases iniciales pero a un precio: el mantenimiento, observabilidad y la independencia se resienten. Cada vez hay más voces en la comunidad ([1], [2]) que comienzan a explicitar este problema.

Este taller pretende resumir mi experiencia desarrollando productos con LLMs para evitar el "framework-lock" y hacer desarrollos más fáciles de extender, migrar y debuguear:

• Parte 1: Show me the prompt: destripando frameworks actuales
• Parte 2: "Framework-lock": ¿Merece la pena? ¿Cómo migrar?
• Parte 3: Desde cero: mejores prácticas para desarrollar aplicaciones complejas

Si estás desarrollando aplicaciones con LLMs y notas que te "peleas" con tu framework o si vas a empezar a desarrollar con IA Generativa y quieres ahorrarte bastantes quebraderos de cabeza este taller te puede interesar.

Para realizar el taller se necesitan conocimientos básicos de LLM: saber utilizar una API de LLMs y conocer el funcionamiento de un RAG (por ejemplo, este tutorial es una introducción usando langchain).

Los ejercicios del taller utilizarán OpenAI como servicio de inferencia. Los participantes deben tener una cuenta activa con créditos suficientes (aprox. 1-3€)