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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