Un asistente de consulta en Python

Qué aprenderás

• Empieza con una herramienta determinista que puedas comprobar sin una API
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

Empieza con una herramienta determinista que puedas comprobar sin una API.

Define un catálogo ficticio y una función que solo devuelva campos públicos permitidos.

Esta base puede conectarse después a un modelo, manteniendo las validaciones de la aplicación.

La generación debe utilizar el resultado real y distinguir un registro ausente de un producto agotado.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

Un registro puede existir con cantidad cero; la ausencia debe representarse por separado.

La aplicación limita los datos de salida independientemente del texto generado.

El ejemplo enseña la consulta y la verificación con datos ficticios, sin proveedores externos.

Ejemplo resuelto

Construir una consulta local de disponibilidad.

1. Busca por identificador exacto.
2. Devuelve solo nombre y unidades, sin datos privados.
3. Prepara una respuesta a partir del resultado obtenido.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

Tu cuenta gratuita guarda respuestas, notas y progreso en las dos plataformas.

Recursos para profundizar

• Agentes · OpenAI Docs ↗

  Documentación de referencia del tema. Puede estar en inglés.

• Herramientas y agentes · Claude ↗

  Documentación de referencia del tema. Puede estar en inglés.

• Tutorial oficial de Python ↗

  Documentación de referencia del tema. Puede estar en inglés.