LangGraph para aplicaciones legales

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM stateful y multi-actor como grafos compuestos con estado persistente y control sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, especialistas en DevOps para IA y arquitectos de ML que desean optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado productivo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
• Asegurar la fiabilidad mediante retries, timeouts, idempotencia y recuperación basada en checkpoints.
• Depurar y rastrear la ejecución de grafos, inspeccionar el estado y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
• Instrumentar grafos con logs, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión.
• Abundantes 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 coordinar los detalles.

LangGraph es un marco para construir aplicaciones basadas en LLM multi-actor y con estado persistente, mediante grafos composables que permiten gestionar el estado y controlar la ejecución.

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 operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una gobernanza adecuada, visibilidad operativa y cumplimiento normativo.

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.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM estructuradas mediante grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones), está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo de LLM multi-etapa confiables utilizando LangGraph.

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

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LangGraph 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.

LangGraph 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 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.