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 dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que desean aprender los conceptos fundamentales y la arquitectura de LangChain, adquiriendo las habilidades prácticas necesarias para construir aplicaciones potenciadas con inteligencia artificial.
Al finalizar 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 sencillas utilizando LangChain.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Muchas 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, contáctenos para organizar los detalles.
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
Preparación del entorno
- Instalación de Python y paquetes necesarios
- Configuración de LangChain
- Verificación de la instalación
Conceptos fundamentales de LangChain
- Comprensión de la arquitectura de LangChain
- Componentes clave y sus funciones
- Filosofía y objetivos de diseño de LangChain
Trabajo con modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y sus capacidades
- Cómo LangChain se integra con LLM
- Conexión de LangChain con un LLM de muestra
Desarrollo con LangChain
- Enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones
- Creación de su primera aplicación con LangChain
- Mejores prácticas para el desarrollo
Solución de problemas
Conclusión y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python.
Público objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de software
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integrar capacidades de IA en los flujos de trabajo utilizando LangChain.
- Construir chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
- Realizar análisis y procesamiento avanzado de datos con agentes de IA.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de la integración de APIs con LangChain.
- Automatizar flujos de trabajo repetitivos utilizando LangChain y Python.
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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 la construcción de agentes conversacionales.
- Desarrollar e implementar agentes conversacionales utilizando LangChain.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario 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 datos de comportamiento del usuario para ajustar finamente 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.
- Construir aplicaciones de IA modulares utilizando LangChain.
- Resolver problemas comunes en aplicaciones desarrolladas con LangChain.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- 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 a la nube para interacciones en tiempo real.
- Implementar mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos de nube.
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- Crear visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas de Python integradas con LangChain.
- Aprovechar LangChain para generar insights en lenguaje natural a partir del análisis de datos.