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Temario del curso
Introducción a LangGraph y conceptos de grafos
- Por qué usar grafos para aplicaciones LLM: orquestación frente a cadenas simples.
- Nodos, bordes y estado en LangGraph.
- Hola, LangGraph: primer grafo ejecutable.
Gestión del estado y encadenamiento de prompts
- Diseño de prompts como nodos de grafo.
- Pasaje de estado entre nodos y gestión de salidas.
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a contexto persistente.
Ramificación, flujo de control y manejo de errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo de múltiples rutas.
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo.
- Idempotencia y ejecución segura repetida.
Herramientas e integraciones externas
- Llamada de funciones/herramientas desde nodos de grafo.
- Llamada a APIs REST y servicios dentro del grafo.
- Trabajo con salidas estructuradas.
Flujos de trabajo con recuperación aumentada
- Fundamentos de ingestión de documentos y segmentación.
- Embebidos y bases de datos vectoriales (por ejemplo, ChromaDB).
- Respuestas fundamentadas con citas.
Pruebas, depuración y evaluación
- Pruebas de estilo unitario para nodos y rutas.
- Rastreo 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.
- Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación básica en Python.
- Experiencia con APIs REST o herramientas de línea de comandos (CLI).
- Conocimiento de los conceptos de LLM y fundamentos de la ingeniería de prompts.
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos.
- Ingenieros de prompts y nuevos en IA que desarrollan aplicaciones LLM de múltiples pasos.
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM.
14 Horas