Programa del Curso

Introducción a LangGraph y Conceptos de Gráficos

  • ¿Por qué usar gráficos para aplicaciones LLM: orquestación vs. cadenas simples?
  • Nodos, bordes y estado en LangGraph
  • Hola LangGraph: primer grafo ejecutable

Gestión de Estado y Cadena de Incentivos

  • Diseño de incentivos como nodos del gráfico
  • Paso de estado entre nodos y manejo de salidas
  • Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. persistido

Ramas, Flujo de Control y Manejo de Errores

  • Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multi-ruta
  • Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo
  • Idempotencia y ejecuciones seguras

Herramientas e Integraciones Externas

  • Llamadas a funciones/herramientas desde nodos del gráfico
  • Llamadas a API REST y servicios dentro del gráfico
  • Trabajo con salidas estructuradas

Flujos de Trabajo Aumentados con Búsqueda

  • Básicos de ingesta y fragmentación de documentos
  • Inmersiones y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
  • Respuestas fundamentadas con citas

Pruebas, Depuración y Evaluación

  • Pruebas unitarias para nodos y caminos
  • Rastreo y observabilidad
  • Chequeos de calidad: factualidad, seguridad y determinismo

Fundamentos de Empaquetado y Despliegue

  • Configuración del entorno y administración de dependencias
  • Servicio de gráficos detrás de API
  • Versión de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprender los fundamentos de la programación en Python
  • Experiencia con APIs REST u herramientas CLI
  • Familiaridad con los conceptos de LLM y las bases de la ingeniería de prompts

Público objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación basada en grafos para LLM
  • Ingenieros de prompts y principiantes en IA que construyen aplicaciones de LLM de múltiples pasos
  • Profesionales de datos explorando la automatización de flujos de trabajo con LLMs
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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