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 LLM: orquestación frente a cadenas simples?
- Nodos, aristas y estado en LangGraph
- Hola LangGraph: primer grafo ejecutable
Gestión del estado y encadenamiento de prompts
- Diseño de prompts como nodos del grafo
- Pasaje de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. persistente
Ramificación, control de flujo y manejo de errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multi-camino
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo
- Idempotencia y ejecuciones seguras repetidas
Herramientas e integraciones externas
- Llamada a funciones/herramientas desde nodos del grafo
- Llamada a APIs REST y servicios dentro del grafo
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de trabajo aumentados por recuperación (Retrieval-Augmented)
- Fundamentos de ingestión de documentos y división en fragmentos
- Incrustaciones (embeddings) y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
- Respuestas fundamentadas con citas
Pruebas, depuración y evaluación
- Pruebas unitarias para nodos y caminos
- Trazabilidad y observabilidad
- Controles de calidad: factualidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de empaquetado e implementación
- Configuración del entorno y gestión de dependencias
- Servir grafos detrás de APIs
- Versión de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas (rolling updates)
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 desarrollan aplicaciones LLM multi-etapa
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM
14 Horas