Fundamentos de LangChain
LangChain es un marco de trabajo de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) en aplicaciones.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y engenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos centrales y la arquitectura de LangChain, adquiriendo las habilidades prácticas necesarias para construir aplicaciones potenciadas por IA.
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.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Práctica intensiva mediante ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción a LangChain
- ¿Qué es LangChain?
- LangChain frente a otros marcos de trabajo
- La importancia de LangChain en el desarrollo moderno de IA
Preparación del entorno
- Instalación de Python y los paquetes necesarios
- Configuración de LangChain
- Verificación de la instalación
Conceptos centrales de LangChain
- Comprensión de la arquitectura de LangChain
- Componentes clave y sus funciones
- Filosofía y objetivos de diseño de LangChain
Trabajo con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y sus capacidades
- Cómo LangChain se integra con los LLM
- Conexión de LangChain con un LLM de ejemplo
Desarrollo con LangChain
- Enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones
- Creación de tu primera aplicación con LangChain
- Mejores prácticas para el desarrollo
Resolución de problemas
Conclusión y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de software
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos usando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo utilizando LangChain.
- Crear chatbots y asistentes virtuales personalizados para diversos casos de uso.
- Realizar análisis y procesamiento avanzado de datos con agentes de IA.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
- Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
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- Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante el uso de APIs y las capacidades de automatización de LangChain.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
- Desarrollar e implementar agentes conversacionales utilizando LangChain.
- Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
- Aplicar técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
- Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
- Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
- Implementar directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
- 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.
- Optimizar la experiencia de usuario utilizando las avanzadas características de personalización de LangChain.
- Analizar datos de comportamiento del usuario para ajustar finamente el rendimiento y la experiencia de la aplicación web.
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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.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar LangChain con las principales plataformas cloud como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar APIs y servicios en la nube para potenciar las aplicaciones basadas en LangChain.
- Escalar y desplegar agentes conversacionales en la nube para interacción en tiempo real.
- Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos cloud.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Automatizar la recuperación y limpieza de datos utilizando LangChain.
- Realizar análisis avanzados de datos con Python y LangChain.
- Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
- Aprovechar LangChain para generar interpretaciones en lenguaje natural a partir del análisis de datos.