Python y ChatGPT Crea Chatbots y Soluciones de IA Avanzados

estudios

Sobre el curso

Este curso enseña a construir chatbots y soluciones de IA generativa combinando Python como lenguaje principal con la API de ChatGPT, aplicando el resultado a integraciones reales con mensajería, web y otros canales. Está pensado como puerta de entrada práctica al desarrollo de productos sobre LLMs.

El programa cubre el uso de la API de OpenAI para chat completions, embeddings y, donde aplica, function calling, los patrones habituales de prompt engineering, la integración con web (Flask/FastAPI), con Telegram y otras plataformas de mensajería, la persistencia de conversaciones y el control de coste y consumo de tokens.

Está dirigido a desarrolladores Python que quieren entrar al mundo de la IA generativa con un proyecto manejable, profesionales de soporte que automatizan respuestas y autónomos que ven en los chatbots una vía rápida para añadir valor a clientes y a sus propios productos.

Conocimientos adquiridos

El curso me ha permitido desarrollar las siguientes capacidades:

Conectar Python a la API de OpenAI con seguridad
Llamar a modelos de chat con parámetros apropiados
Estructurar prompts con roles system, user y assistant
Mantener historial conversacional con ventana de contexto
Aplicar function calling para devolver datos estructurados
Generar embeddings y utilizarlos para búsqueda semántica
Construir chatbots web con Flask o FastAPI como backend
Integrar bots en Telegram con la librería oficial
Conectar bots a WhatsApp vía proveedores autorizados
Mantener persistencia de conversaciones por usuario
Aplicar streaming de respuesta token a token al usuario
Diseñar prompts robustos frente a entradas inesperadas
Mitigar prompt injection y abuso del bot
Controlar coste por usuario y por sesión
Aplicar cuotas y rate limit por usuario
Almacenar logs de conversación con privacidad apropiada
Cumplir normativa de protección de datos en chatbots
Diferenciar tareas para LLM y para reglas tradicionales
Combinar IA con bases de datos propias (RAG ligero)
Empaquetar la solución para despliegue
Desplegar en Render, Fly.io, Railway o similar
Monitorizar uso, latencia y errores en producción
Iterar sobre el prompt según feedback real
Cobrar adecuadamente por la implementación y mantenimiento

Este conocimiento permite ofrecer un servicio diferenciado de chatbots inteligentes a clientes pequeños y medianos, integrar IA generativa en productos propios sin depender de plataformas no-code limitadas y contar con la base técnica necesaria para evolucionar después hacia arquitecturas más sofisticadas como LangChain o RAG.