Fundamentos de LangGraph: Prompting y encadenamiento de LLMs basados en grafos

Introducción a LangGraph y Conceptos de Grafos

• Por qué usar grafos para aplicaciones de LLMs: orquestación vs. cadenas simples.
• Nodos, aristas y estado en LangGraph.
• Hola LangGraph: primer grafo ejecutable.

Gestión de Estado y Encadenamiento de Prompts

• Diseño de prompts como nodos de grafo.
• Pasaje de estado entre nodos y manejo de salidas.
• Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. contexto persistido.

Bifurcaciones, Flujo de Control y Manejo de Errores

• Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multi-vía.
• Reintentos, tiempos de espera (timeouts) y estrategias de respaldo (fallback).
• Idempotencia y re-ejecuciones seguras.

Herramientas e Integraciones Externas

• Invocación de funciones/herramientas desde nodos de grafo.
• Llamadas a APIs REST y servicios dentro del grafo.
• Trabajo con salidas estructuradas.

Flujos de Trabajo con Aumento por Recuperación (Retrieval-Augmented)

• Basics de ingesta de documentos y segmentación (chunking).
• Embeddings y almacenes vectoriales (p. ej., ChromaDB).
• Respuestas fundamentadas con citas.

Pruebas, Depuración y Evaluación

• Pruebas de estilo unitario para nodos y rutas.
• Trazado (tracing) y observabilidad.
• Verificaciones de calidad: facticidad, seguridad y determinismo.

Fundamentos de Empaquetado y Despliegue

• Configuración del entorno y gestión de dependencias.
• Servicio de grafos detrás de APIs.
• Versionamiento de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas (rolling updates).

Resumen y Próximos Pasos