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Temario del curso

Introducción a LangGraph y conceptos de grafos

  • Por qué utilizar grafos para aplicaciones LLM: orquestación frente a cadenas simples
  • Nodos, bordes y estado en LangGraph
  • Hola LangGraph: primer grafo ejecutable

Gestión del estado y encadenamiento de prompts

  • Diseño de prompts como nodos de un grafo
  • Pasaje del estado entre nodos y manejo de salidas
  • Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a persistencia

Ramificación, flujo de control y manejo de errores

  • Ruteo condicional y flujos de trabajo multiflujo
  • Reintentos, tiempos de espera y estrategias de contingencia
  • Idempotencia y reejecuciones seguras

Herramientas e integraciones externas

  • Llamada a funciones/herramientas desde nodos del grafo
  • Llamada a APIs REST y servicios dentro del grafo
  • Trabajo con salidas estructuradas

Flujos de trabajo con Recuperación Aumentada (RAG)

  • Fundamentos de ingestión de documentos y fragmentación
  • Incrustaciones (embeddings) y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
  • Respuestas fundamentadas con citas

Pruebas, depuración y evaluación

  • Pruebas unitarias para nodos y rutas
  • Rastreo y observabilidad
  • Verificaciones de calidad: veracidad, seguridad y determinismo

Fundamentos de empaquetado y despliegue

  • Configuración del entorno y gestión de dependencias
  • Servicio de grafos detrás de APIs
  • Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python
  • Experiencia con APIs REST o herramientas de línea de comandos (CLI)
  • Conocimiento de los conceptos de LLM y fundamentos de ingeniería de prompts

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos
  • Ingenieros de prompts y principiantes en IA que construyan aplicaciones LLM multietapa
  • Profesionales de datos que exploren la automatización de flujos de trabajo con LLM
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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