Integrar LangChain con Servicios en la Nube
Los agentes conversacionales construidos con LangChain se pueden integrar en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para mejorar la automatización, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de datos.
Esta formación presencial dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain al integrarla con diversos servicios en la nube.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Integrar LangChain con principales plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
- Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para interacciones en tiempo real.
- Implementar mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.
Formato del Curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a los Servicios en la Nube y LangChain
- Resumen de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Arquitectura de LangChain y posibilidades de integración.
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube.
Configuración de LangChain en Entornos en la Nube
- Instalación y configuración de LangChain para la nube.
- Integración de LangChain con SDKs y API en la nube.
- Implementación de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Functions.
Uso de Servicios en la Nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML basados en la nube con LangChain.
- Conexión de LangChain con almacenamiento basado en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage).
- Uso de bases de datos en la nube para memoria conversacional y persistencia de datos.
Escalar y Gestionar Aplicaciones de LangChain
- Escalar aplicaciones de LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube.
- Implementar características de escalado automático para escenarios de alta demanda.
- Gestionar múltiples instancias de aplicaciones de LangChain en la nube.
Seguridad y Cumplimiento en Despliegues en la Nube
- Mejores prácticas para asegurar LangChain en entornos de nube.
- Cifrado de datos y comunicaciones seguras con API.
- Cumplimiento con regulaciones de privacidad de datos (GDPR, HIPAA).
Monitoreo y Registro de LangChain en la Nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain.
- Rastreo del rendimiento y métricas de conversación.
- Configuración de alertas y registro para aplicaciones de LangChain.
Casos Avanzados de Integración en la Nube
- Integración de LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube.
- Uso de LangChain con arquitecturas sin servidor.
- Construcción de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube.
Tendencias Futuras y Avances en la Integración entre Nube e IA
- Nuevas tecnologías en la nube para el desarrollo de IA.
- El papel de LangChain en entornos híbridos y multi-nube.
- Automatización impulsada por IA y optimización de la nube.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento avanzado de servicios y arquitectura en la nube.
- Experiencia con integraciones de API.
- Familiaridad con programación en Python.
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de Datos.
- Profesionales de DevOps.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector financiero, alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares y ontologías de datos financieros en el estado del grafo y en las herramientas utilizadas.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, los costos y el cumplimiento de los SLAs.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión en grupo.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- 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 coordinarla.
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Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM confiables y multifase utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar mecanismos de recuperación e APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones guiadas.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph en el sector salud: Orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son cruciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y el desarrollo de sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los procesos médicos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (disponible en línea o en sus instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph para el sector salud, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo con LangGraph específicos del sector salud, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditableidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar confiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos de producción del sector salud.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos con estudios de casos reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM multifuncionales y con estado, mediante grafos compuestos que mantienen un estado persistente y brindan control preciso sobre la ejecución.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito legal que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento de datos.
- Implementar salvaguardas, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios de LangGraph en entornos de producción con observabilidad y controles de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- 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.
Construcción de Flujos Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco de trabajo para componer flujos de trabajo estructurados en grafos que apoyan el uso de LLMs, incluyendo ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio y equipos de producto 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 finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar ruteo condicional, reintentos y fallbacks para garantizar una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y análisis de código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre compañeros.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que habilita flujos de trabajo condicionales y multipaso con modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Este curso práctico impartido por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales del marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multipaso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Lecciones interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas hands-on implementando flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.