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Temario del curso

Introducción a LangGraph y conceptos de grafos

  • Por qué usar grafos para aplicaciones LLM: orquestación vs. cadenas simples.
  • Nodos, bordes 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. persistido.

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 (fallback).
  • Idempotencia y re-ejecuciones seguras.

Herramientas e integraciones externas

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

Flujos de trabajo aumentados por recuperación (RAG)

  • Fundamentos de ingestión de documentos y división en fragmentos (chunking).
  • Embeddings y bases de datos vectoriales (por ejemplo, ChromaDB).
  • Respuestas fundamentadas con citas.

Pruebas, depuración y evaluación

  • Pruebas estilo unitario para nodos y rutas.
  • Trazabilidad (tracing) y observabilidad.
  • Controles de calidad: factualidad, seguridad y determinismo.

Fundamentos de empaquetado y despliegue

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python
  • Experiencia con APIs REST o herramientas de línea de comandos (CLI)
  • Familiaridad con los conceptos de LLM y los fundamentos de la ingeniería de prompts

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos.
  • Ingenieros de prompts y principiantes en IA que construyen aplicaciones LLM multi-etapa.
  • Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLMs.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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