LangChain: Desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA
LangChain es un marco de trabajo de código abierto diseñado para facilitar el desarrollo de aplicaciones utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM).
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que desean construir aplicaciones potenciadas por IA mediante el marco de trabajo LangChain.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integrar LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Construir aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
- Diagnosticar y resolver problemas comunes en aplicaciones de LangChain.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- 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.
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)
- LLM frente a 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 LLM como GPT-4.
- Creación de cadenas para tareas específicas.
Construcción 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 de LangChain.
- Técnicas y soluciones de depuración.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Familiaridad con conceptos de IA y modelos de lenguaje grandes.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de software.
- Aficionados a la IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo usando LangChain.
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- Realizar análisis de datos avanzados y procesamiento con agentes de IA.
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- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia de usuario web.
- Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integrar API en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
- Optimizar la experiencia de usuario utilizando las funciones avanzadas de personalización de LangChain.
- Analizar datos del comportamiento del usuario para ajustar el rendimiento y la experiencia de la aplicación web.
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- Integrar LangChain con las principales plataformas de nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar APIs y servicios basados en la nube para potenciar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
- Escalar y desplegar agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.
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- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar y preparar el entorno de LangChain.
- Entender la arquitectura y cómo LangChain interactúa con los modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desarrollar aplicaciones sencillas utilizando LangChain.