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Temario del curso
Introducción a LangGraph y conceptos de grafos
- Por qué usar grafos para aplicaciones LLM: orquestación frente a cadenas simples
- Nodos, bordes y estado en LangGraph
- Hola LangGraph: primer grafo ejecutable
Gestión de estado y encadenamiento de indicaciones
- Diseño de indicaciones como nodos del grafo
- Transmisión de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo versus contexto persistente
Ramificación, flujo de control y manejo de errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multiruta
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo
- Idempotencia y ejecución segura nuevamente
Herramientas e integraciones externas
- Llamada a funciones/herramientas desde nodos del grafo
- Llamada a APIs REST y servicios dentro del grafo
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de trabajo con recuperación aumentada (RAG)
- Fundamentos de ingestión de documentos y fragmentación
- Embebidos y bases de datos vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
- Respuestas fundamentadas con citas
Pruebas, depuración y evaluación
- Pruebas de tipo unitario para nodos y rutas
- Seguimiento y observabilidad
- Controles de calidad: veracidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de empaquetado y despliegue
- Configuración del entorno y gestión de dependencias
- Despliegue 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 conceptos de LLM y fundamentos de la ingeniería de indicaciones
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación LLM basada en grafos
- Ingenieros de indicaciones y principiantes en IA que construyen aplicaciones LLM multietapa
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM
14 Horas