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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

Número de participantes


Precio por participante

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