LangChain: Desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA
LangChain es un marco de trabajo de código abierto diseñado para facilitar el desarrollo de aplicaciones utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM).
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software con conocimientos intermedios que desean crear aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial (IA) usando el marco LangChain.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM), como GPT-4.
- Desarrollar aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
- Resolver problemas comunes en aplicaciones basadas en LangChain.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y sesiones de discusión.
- Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a LangChain
- Visión general de LangChain y su propósito
- Configuración del entorno de desarrollo
Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- LLM frente a modelos tradicionales
- Capacidades y limitaciones de los LLM
Componentes y Arquitectura de LangChain
- Componentes principales de LangChain
- Comprensión de la arquitectura y el flujo de trabajo
Integración de LangChain con LLM
- Conexión de LangChain a LLM como GPT-4
- Creación de cadenas para tareas específicas
Desarrollo de Aplicaciones Modulares
- Creación de componentes modulares con LangChain
- Reutilización de componentes en diferentes aplicaciones
Ejercicios Prácticos con LangChain
- Sesiones de codificación práctica
- Desarrollo de aplicaciones de ejemplo usando LangChain
Características Avanzadas de LangChain
- Exploración de funcionalidades avanzadas
- Personalización de LangChain para casos de uso complejos
Mejores Prácticas y Patrones
- Buenas prácticas de codificación con LangChain
- Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA
Resolución de Problemas
- Identificación de problemas comunes en aplicaciones basadas en LangChain
- Técnicas y soluciones de depuración
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con conceptos de IA y modelos de lenguaje grandes
Público objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de software
- Entusiastas de la inteligencia artificial (IA)
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integrar APIs en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar y preparar el entorno de LangChain.
- Entender la arquitectura y cómo LangChain interactúa con modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desarrollar aplicaciones sencillas utilizando LangChain.
Aplicaciones de LangGraph en el Sector Financiero
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Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con la gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas utilizadas.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para garantizar rendimiento, costos y SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio).
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusiones.
- Feraces ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación impartida en vivo por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, expertos en prompting y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-paso confiables mediante LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LangGraph en la atención médica: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite el diseño de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector de la salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de atención médica basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector salud, pensando en el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y sesiones de discusión.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM con estado persistente y múltiples agentes, mediante grafos composables con estado permanente y control preciso sobre la ejecución.
Esta formación en vivo e impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en los procesos de procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con capacidades de observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
LangGraph para la automatización del marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en gráficos que permite flujos de trabajo condicionales y multietapa con LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing y estrategas de contenido de nivel intermedio, así como a desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correos electrónicos estructurados en gráficos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Administrar el estado, la memoria y el contexto en campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.