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Temario del curso
Introducción a LangChain
- Descripción general de LangChain y su propósito.
- Configuración del entorno de desarrollo.
Comprensión de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Diferencias entre LLM y modelos tradicionales.
- Capacidades y limitaciones de los LLM.
Componentes y arquitectura de LangChain
- Componentes principales de LangChain.
- Comprensión de la arquitectura y el flujo de trabajo.
Integración de LangChain con LLM
- Conexión de LangChain con LLM, como GPT-4.
- Construcción de cadenas (chains) para tareas específicas.
Desarrollo de aplicaciones modulares
- Creación de componentes modulares con LangChain.
- Reutilización de componentes en distintas aplicaciones.
Ejercicios prácticos con LangChain
- Sesiones de codificación prácticas.
- Desarrollo de aplicaciones de ejemplo utilizando LangChain.
Características avanzadas de LangChain
- Exploración de funcionalidades avanzadas.
- Personalización de LangChain para casos de uso complejos.
Mejores prácticas y patrones
- Mejores prácticas de codificación con LangChain.
- Patrones de diseño para aplicaciones potenciadas con IA.
Resolución de problemas
- Identificación de problemas comunes en aplicaciones desarrolladas con LangChain.
- Técnicas y soluciones para la depuración.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Familiaridad con conceptos de IA y modelos de lenguaje grandes.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de software.
- Entusiastas de la IA.
14 Horas
