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Temario del curso
Introducción a LangGraph y conceptos de grafos
- ¿Por qué usar grafos para aplicaciones de LLM: orquestación frente a cadenas simples?
- Nodos, aristas y estado en LangGraph
- Hola, LangGraph: primer grafo ejecutable
Gestión del Estado y Cadena de Prompts
- Diseño de prompts como nodos de grafo
- Paso de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo versus persistido
Ramificación, Flujo de Control y Manejo de Errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo de múltiples vías
- Retries, tiempos de espera y estrategias de contingencia
- Idempotencia y re-ejecución segura
Herramientas e Integraciones Externas
- Llamado a funciones/herramientas desde nodos de grafo
- Llamado a APIs REST y servicios dentro del grafo
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de Trabajo con Recuperación Aumentada (RAG)
- Fundamentos de ingesta de documentos y segmentación
- Embeddings y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
- Respuestas fundamentadas con citas
Pruebas, Depuración y Evaluación
- Pruebas unitarias para nodos y rutas
- Trazabilidad y observabilidad
- Controles de calidad: factibilidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de Empaquetado y Despliegue
- Configuración del entorno y gestión de dependencias
- Servir grafos detrás de APIs
- Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de programación en Python
- Experiencia con APIs REST o herramientas CLI
- Familiaridad con conceptos de LLM y fundamentos de ingeniería de prompts
Público Objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos
- Ingenieros de prompt y recién llegados a la IA que construyen aplicaciones de LLM con múltiples pasos
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM
14 Horas