Fundamentos de LangChain
LangChain es un marco de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) 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 a intermedio que desean aprender los conceptos y la arquitectura fundamentales de LangChain y adquirir habilidades prácticas para construir aplicaciones potenciadas por inteligencia artificial.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundantes 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 concertar los detalles.
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 IA.
Configuración del entorno
- Instalación de Python y los paquetes necesarios.
- Configuración de LangChain.
- Verificación de la instalación.
Conceptos clave de LangChain
- Comprensión de la arquitectura de LangChain.
- Componentes principales y sus funciones.
- La filosofía de LangChain y sus objetivos de diseño.
Trabajo con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y sus capacidades.
- Cómo LangChain se integra con los LLM.
- Conexión de LangChain con un LLM de muestra.
Desarrollo con LangChain
- Enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones.
- Construcción de tu primera aplicación con LangChain.
- Mejores prácticas para el desarrollo.
Solución de problemas
Conclusión y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la programación en Python.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de software.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integrar capacidades de IA en flujos de trabajo usando LangChain.
- Construir chatbots personalizados y asistentes virtuales para diversos casos de uso.
- Realizar análisis de datos avanzados y procesamiento con agentes de IA.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
- Automatizar flujos de trabajo repetitivos usando LangChain y Python.
- Utilizar LangChain para conectar diversas APIs y lograr procesos comerciales eficientes.
- Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados utilizando APIs y las capacidades de automatización de LangChain.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
- Desarrollar y desplegar agentes conversacionales utilizando LangChain.
- Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
- Aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Identificar los problemas éticos clave en el desarrollo de IA con LangChain.
- Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
- Desarrollar estrategias para construir sistemas de IA justos y transparentes.
- Implementar directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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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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.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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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- Automatizar la obtención y limpieza de datos utilizando LangChain.
- Realizar análisis avanzados de datos utilizando Python y LangChain.
- Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
- Aprovechar LangChain para generar información comprensible en lenguaje natural a partir del análisis de datos.