Fundamentos de LangGraph: prompting basado en grafos y encadenamiento de LLM

Introducción a LangGraph y conceptos de grafos

• Por qué usar grafos para aplicaciones de LLM: orquestación vs. 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
• Pasaje de estado entre nodos y manejo de salidas
• Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. persistido

Bifurcación, flujo de control y manejo de errores

• Enrutamiento condicional y flujos de trabajo de múltiples caminos
• Reintentos, tiempos de espera (timeouts) y estrategias de respaldo (fallback)
• Idempotencia y re-ejecuciones seguras

Herramientas e integraciones externas

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

Flujos de trabajo aumentados por recuperación (RAG)

• Fundamentos de ingesta de documentos y segmentación (chunking)
• Embeddings y almacenes vectoriales (p. ej., ChromaDB)
• Respuestas fundamentadas con citas

Pruebas, depuración y evaluación

• Pruebas estilo unitarias para nodos y caminos
• Rastreo (tracing) y observabilidad
• Controles de calidad: factualidad, seguridad y determinismo

Fundamentos de empaquetado y despliegue

• Configuración del entorno y gestión de dependencias
• Servicio de grafos a través de APIs
• Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas (rolling updates)

Resumen y próximos pasos