Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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 del grafo.
- Transferencia de estado entre nodos y manejo de salidas.
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a persistido.
Ramificación, flujo de control y manejo de errores
- Ruteo condicional y flujos de trabajo de múltiples rutas.
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de fallback (recuperación).
- Idempotencia y re-ejecuciones seguras.
Herramientas e integraciones externas
\r- Llamada a funciones/herramientas desde los nodos del grafo.
- Invocación de APIs REST y servicios dentro del grafo.
- Trabajo con salidas estructuradas.
Flujos de trabajo mejorados con recuperación (RAG)
- Fundamentos de ingestión de documentos y fragmentación.
- Embeddings y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB).
- Respuestas fundamentadas con citas.
Pruebas, depuración y evaluación
- Pruebas tipo unidad para nodos y rutas.
- Rastreo y observabilidad.
- Verificaciones de calidad: veracidad, seguridad y determinismo.
Fundamentos de empaquetado y despliegue
- Configuración del entorno y gestión de dependencias.
- Servir 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 CLI.
- Familiaridad con conceptos de LLM y fundamentos de 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 multi-etapa.
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM.
14 Horas