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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 de Estado y Encadenamiento de Prompts

  • Diseño de prompts como nodos de grafo.
  • Transferencia de estado entre nodos y manejo de salidas.
  • Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a contexto persistente.

Ramificación, Flujo de Control y Manejo de Errores

  • Ruteo condicional y flujos de trabajo de múltiples caminos.
  • Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo.
  • Idempotencia y reejecuciones seguras.

Herramientas e Integraciones Externas

  • Llamada a funciones/herramientas desde nodos de grafo.
  • Uso de APIs y servicios REST dentro del grafo.
  • Trabajo con salidas estructuradas.

Flujos de Trabajo de Recuperación Aumentada (RAG)

  • Fundamentos de ingestión de documentos y fragmentación.
  • Embeddings y bases de datos vectoriales (por ejemplo, ChromaDB).
  • Respuestas fundamentadas con citas.

Pruebas, Depuración y Evaluación

  • Pruebas unitarias para nodos y caminos.
  • Trazabilidad y observabilidad.
  • Verificaciones de calidad: facticidad, seguridad y determinismo.

Fundamentos de Empaquetado y Despliegue

  • Configuración del entorno y gestión de dependencias.
  • Servicio de grafos detrás de APIs.
  • Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python.
  • Experiencia con APIs REST o herramientas de línea de comandos (CLI).
  • Conocimiento de los conceptos de LLM y los fundamentos de la ingeniería de prompts.

Público Objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos.
  • Ingenieros de prompts y principiantes en IA que construyen aplicaciones de LLM de múltiples pasos.
  • Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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