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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)
- Diferencias entre LLM y 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 con modelos como GPT-4
- Construcción de cadenas para tareas específicas
Creación de aplicaciones modulares
- Creación de componentes modulares con LangChain
- Reutilización de componentes en diferentes aplicaciones
Ejercicios prácticos con LangChain
- Sesiones de codificación prácticas
- Desarrollo de aplicaciones de ejemplo utilizando LangChain
Funcionalidades avanzadas de LangChain
- Exploración de funcionalidades avanzadas
- Personalización de LangChain para casos de uso complejos
Mejores prácticas y patrones
- Mejores prácticas de codificación con LangChain
- Patrones de diseño para aplicaciones potenciadas por IA
Solución 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 inteligencia artificial y modelos de lenguaje grandes
Público objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de software
- Entusiastas de la IA
14 Horas