Fundamentos de LangChain
LangChain es un marco de trabajo de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante e intermedio que desean aprender los conceptos centrales y la arquitectura de LangChain, adquiriendo habilidades prácticas para construir aplicaciones potenciadas con inteligencia artificial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar el entorno de LangChain.
- Entender la arquitectura y cómo LangChain interactúa con los modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desarrollar aplicaciones sencillas utilizando LangChain.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor 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 inteligencia artificial
Configuración 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 roles.
- La filosofía y los 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 a un LLM de muestra.
Desarrollo con LangChain
- Enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones.
- Creación de tu primera aplicación con LangChain.
- Mejores prácticas para el desarrollo.
Solución de problemas
Conclusión y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de programación en Python.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de software.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la escalabilidad.
- Garantizar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
- Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente los problemas de producción.
- Instrumentar los grafos con registros, métricas y trazas, desplegar en producción y monitorear los SLA y los costos.
Formato del Curso
- Clases interactivas y debates.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Optimizar la experiencia del usuario utilizando las características avanzadas de personalización de LangChain.
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Aplicaciones de LangGraph en el sector financiero
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Esta formación en vivo y supervisada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph con la gobernanza, visibilidad y cumplimiento adecuados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para finanzas utilizando LangGraph, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar su rendimiento, reducir costos y cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA).
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates.
- Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Fundamentos de LangGraph: Encadenamiento y diseño de prompts para LLM basados en grafos
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos fundamentales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan memoria.
- Integrar mecanismos de recuperación e APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, potenciados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los procesos médicos.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, priorizando el cumplimiento normativo y la trazabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar buenas prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para aplicaciones legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multiagente y con estado, mediante grafos composables con estado persistente y un control preciso sobre la ejecución.
Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para LangGraph en el ámbito legal que preserven la auditableidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
- Implementar líneas de defensa, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.
Formato del curso
- Clase interactiva con espacio para discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Construcción de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de contingencia para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y reforzar el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y explicaciones de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para automatización de marketing
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Esta formación en vivo impartida por instructores (online o presencial) está dirigida a marketers intermedios, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificación y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-escalon.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones en grupo.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.