Programa del Curso

Introducción a LangChain

  • Descripción general de LangChain y su propósito
  • Configuración del entorno de desarrollo

Comprensión Large Language Models (LLMs)

  • LLM vs modelos tradicionales
  • Capacidades y limitaciones de los LLM

Componentes y arquitectura de LangChain

  • Componentes principales de LangChain
  • Comprender 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

Construcción de aplicaciones modulares

  • Creación de componentes modulares con LangChain
  • Reutilización de componentes en diferentes aplicaciones

Ejercicios prácticos con LangChain

  • Sesiones prácticas de codificación
  • Desarrollo de aplicaciones de ejemplo con LangChain

Funciones avanzadas de LangChain

  • Explorando funcionalidades avanzadas
  • Personalización de LangChain para casos de uso complejos

Prácticas recomendadas y patrones

  • Mejores prácticas de codificación con LangChain
  • Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA

Solución de problemas

  • Identificación de problemas comunes en las aplicaciones de LangChain
  • Técnicas y soluciones de depuración

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación Python
  • Familiaridad con los conceptos de IA y los grandes modelos lingüísticos

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de software
  • Entusiastas de la IA
 14 horas

Número de participantes



Precio por participante

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