Fundamentos de LangChain
LangChain es un marco de trabajo de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel básico a intermedio que desean aprender los conceptos y la arquitectura centrales de LangChain, y adquirir las habilidades prácticas para construir aplicaciones potenciadas por IA.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar y establecer el entorno de LangChain.
- Entender la arquitectura y cómo LangChain interactúa con modelos de lenguaje grandes (LLM).
- Desarrollar aplicaciones simples utilizando LangChain.
Formato del curso
- Conferencia interactiva 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a LangChain
- ¿Qué es LangChain?
- LangChain frente a otros marcos de trabajo
- La importancia de LangChain en el desarrollo moderno de IA
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 LangChain se integra con los LLM
- Conexión de LangChain con un LLM de ejemplo
Desarrollo con LangChain
- El enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones
- Creación de tu primera aplicación con LangChain
- Mejores prácticas para el desarrollo
Resolución de problemas
Conclusión y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de programación en Python
Público objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de software
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo usando LangChain.
- Construir chatbots y asistentes virtuales personalizados para diversos casos de uso.
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- Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
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- Crear y automatizar flujos de trabajo personalizados mediante el uso de APIs y las capacidades de automatización de LangChain.
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- Comprender los fundamentos de LangChain y su aplicación en el desarrollo de agentes conversacionales.
- Desarrollar y desplegar agentes conversacionales utilizando LangChain.
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Al finalizar esta formación, 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 receptivas.
- Integrar APIs en aplicaciones web para mejorar la interactividad y el compromiso del usuario.
- Optimizar la experiencia del usuario utilizando las funciones avanzadas de personalización de LangChain.
- Analizar los datos de comportamiento del usuario para afinar 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.
- Crear aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
- Solucionar problemas comunes en aplicaciones de LangChain.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar APIs y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones potenciadas por LangChain.
- Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para interacciones en tiempo real.
- Implementar prácticas recomendadas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.
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- Automatizar la obtención y limpieza de datos utilizando LangChain.
- Llevar a cabo análisis avanzados de datos usando Python y LangChain.
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- Aprovechar LangChain para generar perspectivas basadas en lenguaje natural a partir del análisis de datos.