Fundamentos de LangChain
LangChain es un marco de código abierto que simplifica la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) en aplicaciones.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que desean aprender los conceptos y arquitectura fundamentales de LangChain, así como adquirir las habilidades prácticas necesarias para construir aplicaciones potenciadas con IA.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Configurar y preparar 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 discusión grupal.
- 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
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
- La filosofía y los objetivos de diseño de LangChain
Trabajo con modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Introducción a los LLM y sus capacidades
- Cómo LangChain se integra con los LLM
- Conexión de LangChain con un LLM de ejemplo
Desarrollo con LangChain
- Enfoque modular de LangChain para el desarrollo de aplicaciones
- Creación de tu primera aplicación con LangChain
- Mejores prácticas para el desarrollo
Resolución 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 formación, los participantes podrán:
- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Ingeniería de confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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 organizarlo.
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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 financieras basadas en LangGraph con gobernanza, observabilidad y cumplimiento adecuados.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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 gráfico y las herramientas.
- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, los costos y cumplir con los SLA.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- 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, contáctenos para coordinar los detalles.
Fundamentos de LangGraph: Prompts y encadenamiento de LLM basados en grafos
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que deseen diseñar y construir flujos de trabajo LLM confiables y multi-etapa utilizando LangGraph.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
- Crear cadenas de prompts que ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperación y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno 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 fundamentales para cumplir con las normativas, garantizar la interoperabilidad y construir sistemas de apoyo a la decisión que se alineen con los flujos de trabajo médicos.
Esta formación presencial impartida por un instructor (disponible en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones de salud basadas en LangGraph, abordando los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud utilizando LangGraph, teniendo en cuenta la conformidad normativa y la capacidad de auditoría.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías médicas y estándares (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas para garantizar la fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para Aplicaciones Legales
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Esta capacitación 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 capacitación, los participantes podrán:
- 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 su procesamiento.
- Implementar barreras de seguridad (guardrails), aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión rastreables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en producción, garantizando observabilidad y control de costos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Creación de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo basados en LLM con estructura gráfica que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica gráfica de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y opciones de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y asegurar el comportamiento de los agentes para garantizar fiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión guiada por facilitadores.
- Laboratorios prácticos y explicaciones de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctanos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a través de campañas multietapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Prácticas de laboratorio implementando flujos de trabajo de email y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.