Fundamentos de LangChain
LangChain es un framework de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones.
Esta formación en vivo y dirigida 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 fundamentales y la arquitectura de LangChain, adquiriendo las habilidades prácticas necesarias para crear aplicaciones potenciadas con inteligencia artificial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar y establecer el entorno de LangChain.
- Entender la arquitectura de LangChain y cómo interactúa con los modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desarrollar aplicaciones simples utilizando LangChain.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos 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 organizarla.
Temario del curso
Introducción a LangChain
- ¿Qué es LangChain?
- LangChain frente a otros frameworks
- La importancia de LangChain en el desarrollo moderno de inteligencia artificial
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 y los objetivos de diseño de LangChain
Trabajo con Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y sus capacidades
- Cómo se integra LangChain con los LLM
- Conexión de LangChain con un LLM de ejemplo
Desarrollo con LangChain
- El 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
- Conocimientos básicos de 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 serán capaces de:
- 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 y asistentes virtuales personalizados para diversos casos de uso.
- Realizar análisis y procesamiento avanzado de datos con agentes de IA.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos básicos de la integración de APIs con LangChain.
- Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
- Utilizar LangChain para conectar diversas APIs y optimizar los procesos empresariales.
- Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante APIs y las capacidades de automatización de LangChain.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en la construcción de agentes conversacionales.
- Desarrollar e implementar agentes conversacionales utilizando LangChain.
- Integrar agentes conversacionales con APIs y servicios externos.
- Aplicar técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para mejorar el rendimiento de los agentes conversacionales.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Identificar las cuestiones éticas 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 capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario en la web.
- Implementar LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y responsivas.
- Integrar API en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
- Optimizar la experiencia del usuario utilizando las características avanzadas de personalización de LangChain.
- Analizar los datos de 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 modulares de IA utilizando LangChain.
- Solucionar problemas comunes en aplicaciones desarrolladas con LangChain.
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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.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Automatizar la obtención y limpieza de datos mediante 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 basada en lenguaje natural a partir del análisis de datos.