Integración de LangChain con Servicios en la Nube
Los agentes conversacionales construidos con LangChain pueden integrarse en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para mejorar la automatización, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de datos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain mediante su integración con diversos servicios en la nube.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar APIs y servicios en la nube para potenciar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
- Escalar y desplegar agentes conversacionales en la nube para una interacción en tiempo real.
- Implementar prácticas recomendadas de monitoreo y seguridad en entornos en la nube.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Fuertes sesiones de 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 los Servicios en la Nube y LangChain
- Visión general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Arquitectura de LangChain y posibilidades de integración.
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube.
Configuración de LangChain en Entornos en la Nube
- Instalación y configuración de LangChain para la nube.
- Integración de LangChain con SDKs y APIs en la nube.
- Despliegue de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Functions.
Uso de Servicios en la Nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML en la nube con LangChain.
- Conexión de LangChain con almacenamiento en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage).
- Uso de bases de datos en la nube para la memoria conversacional y la persistencia de datos.
Escala y Gestión de Aplicaciones LangChain
- Escalar aplicaciones LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube.
- Implementación de características de escalado automático para escenarios de alta demanda.
- Gestión de múltiples instancias de aplicaciones LangChain en la nube.
Seguridad y Cumplimiento en Despliegues en la Nube
- Prácticas recomendadas para asegurar LangChain en entornos en la nube.
- Cifrado de datos y comunicaciones de APIs seguras.
- Cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos (GDPR, HIPAA).
Monitoreo y Registro de LangChain en la Nube
- Implementación de herramientas de monitoreo en la nube para LangChain.
- Seguimiento del rendimiento y las métricas conversacionales.
- Configuración de alertas y registros para aplicaciones LangChain.
Casos de Integración Avanzada en la Nube
- Integración de LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural en la nube.
- Uso de LangChain con arquitecturas serverless.
- Desarrollo de soluciones de IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube.
Tendencias Futuras y Avances en la Integración de la Nube e IA
- Nuevas tecnologías en la nube para el desarrollo de IA.
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multi-nube.
- Automatización impulsada por IA y optimización de la nube.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de servicios y arquitectura en la nube.
- Experiencia con integraciones de APIs.
- Familiaridad con el lenguaje de programación Python.
Audiencia
- Ingenieros de Datos.
- Profesionales de DevOps.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, gestionar costos y cumplir los SLAs.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
- Ejercitación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si deseas solicitar una formación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarla.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
LangGraph en la atención sanitaria: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite diseñar flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), con un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se integren coherentemente con los procesos médicos.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el ámbito sanitario, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos propios del sector.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos para la atención sanitaria, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones desarrolladas con LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT e ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en materia de fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones con LangGraph en entornos de producción del sector sanitario.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos con casos reales.
- Práctica de implementación en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y su procesamiento.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop) y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, asegurando observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Construyendo flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo de LLM estructurados en grafos que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de atención al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos alternativos para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación de datos, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multifase con modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas con bifurcaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenidos y correos electrónicos estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para lograr una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multifase.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de correos electrónicos y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de bifurcación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.