21. Arquitectura de Microservicios con IA
Diseña microservicios con IA en .NET usando Semantic Kernel y Azure OpenAI: patrones de arquitectura, seguridad, observabilidad, resiliencia, testing y escalabilidad.
Tutoriales, ideas y proyectos sobre Unity, .NET, Firebase e inteligencia artificial.
Diseña microservicios con IA en .NET usando Semantic Kernel y Azure OpenAI: patrones de arquitectura, seguridad, observabilidad, resiliencia, testing y escalabilidad.
Aprende a implementar un router conversacional robusto: gestión de estado, clasificación de intenciones, handlers, flujos multi-paso, Redis, middleware (logging/rate limit) y tests.
Aprende a usar Semantic Kernel en .NET con C#: instalación, configuración con Azure OpenAI y ejemplos prácticos para tu primera app con GPT-4
Aprende a crear plugins (Skills) en Semantic Kernel con C#: KernelFunction, registro con DI, ejemplos async (calculadora, búsqueda, texto) y buenas prácticas.
Implementa un clasificador de intenciones en .NET con Semantic Kernel y Azure OpenAI: prompts, respuesta JSON, guardrails, router de mensajes, multi-intent, contexto y tests.
Aprende a crear servicios de chat en .NET con Semantic Kernel y Azure OpenAI: ChatHistory, estado, streaming, function calling, persistencia, rate limiting y retries.
aprende a generar embeddings en .NET con Azure OpenAI y Semantic Kernel, calcular similitud y crear búsqueda semántica (in-memory, filtros, persistencia) y RAG
Aprende prompt engineering con técnicas probadas: claridad, estructura, role prompting, zero/few-shot, chain-of-thought, testing e iteración para mejorar resultados con LLMs.
Guía práctica para configurar LLMs: temperatura, max_tokens, top_p, frequency/presence penalty y ajustes por caso de uso (chat, clasificación, extracción JSON, resumen).
Optimiza costos y latencia en apps de IA: caché en memoria y Redis, caché de embeddings, versioning, TTL dinámico, invalidación, multi-level cache y monitoreo.