AI-First Full Stack: Construye Apps con IA
Construye aplicaciones fullstack potenciadas por IA: APIs de LLMs, RAG, agentes, function calling, MCP, streaming, vector databases, guardrails, testing y deploy a producción.
Lecciones (19)
Introducción al Desarrollo AI-First
Qué es una aplicación AI-first, arquitectura moderna, stack tecnológico y mentalidad de desarrollo.
APIs de LLMs: OpenAI, Anthropic y Google
Integración con OpenAI, Anthropic y Google AI APIs. SDKs, autenticación, modelos y parámetros.
Prompt Engineering para Desarrolladores
System prompts, templates, variables, output estructurado (JSON mode), few-shot y chain-of-thought.
Streaming y UX de Chat en Tiempo Real
Server-Sent Events, streaming de tokens, UI de chat, indicadores de carga y UX patterns para IA.
Embeddings y Vector Databases
Generación de embeddings, similitud coseno, Pinecone, Qdrant, pgvector y búsqueda semántica.
RAG: Implementación Práctica
Pipeline RAG completo: ingesta, chunking, embeddings, retrieval, re-ranking y generación con contexto.
Backend AI con Node.js y TypeScript
Arquitectura backend para apps AI: rutas, middleware, manejo de sesiones de chat, colas y rate limiting.
Frontend AI con React: Chat UI y Componentes
Componentes de chat, renderizado de markdown, syntax highlighting, auto-scroll y estados de carga.
Autenticación y Gestión de Usuarios
JWT, OAuth, sesiones, planes de suscripción, rate limiting por usuario y persistencia de conversaciones.
Function Calling y Tool Use
Definición de tools, schemas JSON, ejecución de funciones, manejo de errores y tool use multi-step.
Agentes de IA en Producción
Patrón ReAct, loops de agentes, memoria, planificación, orquestación multi-agente y LangGraph.
MCP: Model Context Protocol
Protocolo MCP de Anthropic: servidores, clientes, tools, resources, transporte y creación de servidores MCP.
Procesamiento Multimodal y de Archivos
Visión con LLMs, procesamiento de PDFs, audio (Whisper), OCR, imágenes y uploads en aplicaciones AI.
Fine-tuning Aplicado
Cuándo hacer fine-tuning, preparar datasets, usar OpenAI fine-tuning API, evaluar resultados y LoRA.
Evaluación y Testing de Apps AI
Testing de prompts, evaluación con LLM-as-Judge, RAGAS, tests de regresión, CI/CD y monitoreo en producción.
Costos, Rate Limiting y Optimización
Cálculo de costos por token, caché semántico, fallback de modelos, throttling y optimización de latencia.
Seguridad y Guardrails
Prompt injection, validación de outputs, content moderation, PII detection, sandboxing y compliance.
Deploy a Producción: Arquitectura AI Fullstack
Docker, CI/CD, serverless, edge functions, monitoreo, observabilidad, escalado y arquitectura de referencia.
Proyecto Final: SaaS AI-First Completo
Construye un SaaS AI completo: chat con RAG, agentes, auth, billing, deploy y mejores prácticas de producción.
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