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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprender qué es TruLens y qué problema resuelve en aplicaciones con modelos de lenguaje.
Diferenciar evaluación de prompts, observabilidad LLM, tracing, monitorización, testing y analítica de producto.
Identificar por qué no basta con probar una aplicación GenAI manualmente con unos pocos ejemplos.
Entender qué significa evaluar una aplicación no determinista donde las respuestas pueden variar.
Analizar riesgos habituales: alucinaciones, retrieval irrelevante, respuestas incompletas, toxicidad y sesgo.
Situar TruLens en el ciclo de vida de una aplicación IA: prototipo, experimentación, validación, producción y mejora continua.
Diferenciar métricas de calidad, métricas de seguridad, métricas de coste, métricas de latencia y métricas de experiencia.
Comprender el valor de registrar inputs, outputs, contexto recuperado, tool calls, trazas y metadatos.
Identificar casos de uso: RAG, agentes, chatbots, resúmenes, clasificación, extracción, soporte y asistentes internos.
Preparar el caso base del curso: una aplicación RAG empresarial evaluada, trazada y mejorada con TruLens.
Comprender qué es TruLens y qué problema resuelve en aplicaciones con modelos de lenguaje.
Diferenciar evaluación de prompts, observabilidad LLM, tracing, monitorización, testing y analítica de producto.
Identificar por qué no basta con probar una aplicación GenAI manualmente con unos pocos ejemplos.
Entender qué significa evaluar una aplicación no determinista donde las respuestas pueden variar.
Analizar riesgos habituales: alucinaciones, retrieval irrelevante, respuestas incompletas, toxicidad y sesgo.
Situar TruLens en el ciclo de vida de una aplicación IA: prototipo, experimentación, validación, producción y mejora continua.
Diferenciar métricas de calidad, métricas de seguridad, métricas de coste, métricas de latencia y métricas de experiencia.
Comprender el valor de registrar inputs, outputs, contexto recuperado, tool calls, trazas y metadatos.
Identificar casos de uso: RAG, agentes, chatbots, resúmenes, clasificación, extracción, soporte y asistentes internos.
Preparar el caso base del curso: una aplicación RAG empresarial evaluada, trazada y mejorada con TruLens.
Desarrolladores de aplicaciones LLM
Este curso encaja con desarrolladores que construyen chatbots, asistentes internos, APIs GenAI, sistemas RAG, workflows con agentes o herramientas basadas en modelos de lenguaje. La formación les permite instrumentar la aplicación, medir calidad, detectar fallos y mejorar prompts, modelos y retrieval.
Data scientists e ingenieros de machine learning
Los perfiles de datos podrán usar TruLens para evaluar experimentos con LLMs, comparar modelos, revisar métricas, diseñar datasets de evaluación, medir groundedness y entender qué partes del pipeline generan errores.
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
TruLens es una librería open source para evaluar, trazar y mejorar aplicaciones LLM, RAG y agentes IA mediante feedback functions, métricas y observabilidad.
No. Aunque TruLens es muy potente para RAG, también puede usarse en chatbots, agentes, resúmenes, clasificadores, extractores, apps personalizadas y workflows LLM.
Sí. Es un curso técnico. Se recomienda experiencia con Python, APIs, notebooks, entornos virtuales, prompts, LLMs y conceptos básicos de RAG.
Sí. Es uno de los bloques principales: context relevance, groundedness y answer relevance para detectar fallos de recuperación y alucinaciones.
Sí. Se trabaja instrumentación y evaluación de aplicaciones LangChain, revisando llamadas, retrievers, prompts, documentos recuperados y respuestas.
Sí. Se trabaja evaluación de aplicaciones LlamaIndex, incluyendo queries, nodos recuperados, respuestas, configuración de índices y métricas RAG.
Sí. El curso incluye apps personalizadas y Virtual Apps para evaluar aplicaciones o logs que no usan LangChain ni LlamaIndex.
Son funciones de evaluación que puntúan aspectos concretos de una ejecución, como relevancia, groundedness, calidad, toxicidad, sentimiento o métricas personalizadas.
Sí. El curso enseña a usar modelos como evaluadores, calibrarlos, interpretar resultados y combinarlos con revisión humana o ground truth.
Sí. Se trabajan datasets con respuestas verificadas para comparar outputs y evaluar casos críticos con mayor control.
Sí. Se trabaja OpenTelemetry, traces, spans, records, metadatos, dashboard, métricas, alertas y análisis de ejecución.
Sí. El curso incluye automatización de evaluaciones, quality gates, regresión, Git, reportes y criterios mínimos antes de desplegar.
Sí. Se trabaja evaluación de agentes que usan herramientas, pasos intermedios, tool calls, planes y respuestas finales.
Sí. Se cubren datos sensibles, trazas, logs, prompts, outputs, proveedores, retención, anonimización y políticas de evaluación segura.
Una aplicación LLM evaluada con TruLens, con trazas, métricas, dashboard, comparación de versiones, informe técnico, CI/CD y plan de monitorización.
Sí. Puede adaptarse a asistentes internos, RAG corporativo, soporte, legal, ventas, RRHH, documentación, agentes, clasificadores o extractores.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
TruLens es una librería open source para evaluar, trazar y mejorar aplicaciones LLM, RAG y agentes IA mediante feedback functions, métricas y observabilidad.
¿Tienes dudas?
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No. Aunque TruLens es muy potente para RAG, también puede usarse en chatbots, agentes, resúmenes, clasificadores, extractores, apps personalizadas y workflows LLM.
Sí. Es un curso técnico. Se recomienda experiencia con Python, APIs, notebooks, entornos virtuales, prompts, LLMs y conceptos básicos de RAG.
Sí. Es uno de los bloques principales: context relevance, groundedness y answer relevance para detectar fallos de recuperación y alucinaciones.
Sí. Se trabaja instrumentación y evaluación de aplicaciones LangChain, revisando llamadas, retrievers, prompts, documentos recuperados y respuestas.
Sí. Se trabaja evaluación de aplicaciones LlamaIndex, incluyendo queries, nodos recuperados, respuestas, configuración de índices y métricas RAG.
Sí. El curso incluye apps personalizadas y Virtual Apps para evaluar aplicaciones o logs que no usan LangChain ni LlamaIndex.
Son funciones de evaluación que puntúan aspectos concretos de una ejecución, como relevancia, groundedness, calidad, toxicidad, sentimiento o métricas personalizadas.
Sí. El curso enseña a usar modelos como evaluadores, calibrarlos, interpretar resultados y combinarlos con revisión humana o ground truth.
Sí. Se trabajan datasets con respuestas verificadas para comparar outputs y evaluar casos críticos con mayor control.
Sí. Se trabaja OpenTelemetry, traces, spans, records, metadatos, dashboard, métricas, alertas y análisis de ejecución.
Sí. El curso incluye automatización de evaluaciones, quality gates, regresión, Git, reportes y criterios mínimos antes de desplegar.
Sí. Se trabaja evaluación de agentes que usan herramientas, pasos intermedios, tool calls, planes y respuestas finales.
Sí. Se cubren datos sensibles, trazas, logs, prompts, outputs, proveedores, retención, anonimización y políticas de evaluación segura.
Una aplicación LLM evaluada con TruLens, con trazas, métricas, dashboard, comparación de versiones, informe técnico, CI/CD y plan de monitorización.
Sí. Puede adaptarse a asistentes internos, RAG corporativo, soporte, legal, ventas, RRHH, documentación, agentes, clasificadores o extractores.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Arquitectos de IA y responsables GenAI
Los arquitectos podrán definir una metodología de evaluación para aplicaciones empresariales con IA generativa. El curso les ayuda a decidir qué métricas usar, cómo integrar observabilidad, cómo gobernar evaluaciones y cómo preparar soluciones fiables.
QA Engineers y equipos de calidad
Los equipos de calidad podrán trasladar prácticas de testing, regresión, criterios de aceptación, informes y gates de calidad al mundo LLM. TruLens les permite evaluar respuestas no deterministas con métricas, trazas y feedback functions.
Equipos de plataforma, MLOps y LLMOps
Los perfiles de plataforma podrán integrar TruLens con entornos de desarrollo, CI/CD, observabilidad, OpenTelemetry, almacenamiento, dashboards, métricas, alertas y procesos de operación de aplicaciones IA.
Consultores de IA, RAG y automatización
Los consultores podrán usar TruLens para auditar aplicaciones LLM de clientes, justificar mejoras, comparar alternativas, detectar alucinaciones, medir calidad de recuperación y crear entregables profesionales de evaluación.
