Curso de Integración de LangChain con Servicios en la Nube
Los agentes conversacionales creados con LangChain se pueden integrar en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para mejorar la automatización, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a los servicios en la nube y LangChain
- Descripción general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud)
- LangChain Arquitectura y posibilidades de integración
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube
Configuración LangChain en entornos de nube
- LangChain Instalación y configuración para la nube
- Integración LangChain con SDK y API en la nube
- Implementación de funciones LangChain a AWS Lambda, Azure y Google Cloud Functions
Utilización de servicios en la nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML basados en la nube con LangChain
- Conexión LangChain con almacenamiento basado en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Uso de bases de datos en la nube para la memoria conversacional y la persistencia de datos
Escalado y administración de LangChain aplicaciones
- Escalado LangChain de aplicaciones mediante herramientas de orquestación en la nube
- Implementación de características de escalado automático para escenarios de alta demanda
- Administración de múltiples instancias de LangChain aplicaciones en la nube
Seguridad y cumplimiento en implementaciones en la nube
- Prácticas recomendadas para proteger LangChain en entornos de nube
- Cifrado de datos y comunicaciones API seguras
- Cumplimiento de la normativa de privacidad de datos (GDPR, HIPAA)
Monitoreo y registro LangChain en la nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain
- Seguimiento del rendimiento y las métricas de conversación
- Configuración de alertas y registros para LangChain aplicaciones
Escenarios avanzados de integración en la nube
- Integración LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube
- Uso de LangChain con arquitecturas sin servidor
- Creación de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube
Tendencias y avances futuros en la integración de la nube y la IA
- Tecnologías emergentes en la nube para el desarrollo de la IA
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multinube
- Automatización impulsada por IA y optimización en la nube
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de arquitectura y servicios en la nube
- Experiencia con integraciones de API
- Familiaridad con Python programación
Audiencia
- Ingenieros de datos
- DevOps Profesionales
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- Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para velocidad, costo y escalabilidad.
- Diseñar confiabilidad con reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
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- Instrumentar gráficos con registros, métricas y trazas, implementar en producción y monitorear SLAs y costos.
Formato del Curso
- Sesión interactiva de lectura y discusión.
- Numerosos 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, por favor póngase en contacto con nosotros para concertar la fecha.
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Creando Agentes Conversacionales con LangChain
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Consideraciones Éticas en el Desarrollo de IA con LangChain
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Mejorando la Experiencia del Usuario con LangChain en Aplicaciones Web
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
- Optimice la experiencia del usuario utilizando las funciones de personalización avanzadas de LangChain.
- Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
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Fundamentos de LangChain
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- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
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- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
LangGraph Applications in Finance
35 HorasLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Fundamentos de LangGraph: Generación y Enlazado Basados en Grafos de LLM
14 HorasLangGraph es un marco para construir aplicaciones LLM estructuradas en grafos que admiten planificación, ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores principiantes, ingenieros de prompts y profesionales de datos que desean diseñar y construir flujos de trabajo LLM multi-etapas confiables utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar conceptos básicos de LangGraph (nodos, bordes, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperaciones y APIs externas en los flujos de trabajo gráficos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y revisión de código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, prueba y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 HorasLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 HorasLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Creación de Flujos de Trabajo Dinámicos con LangGraph y Agentes LLM
14 HorasLangGraph es un marco para componer flujos de trabajo estructurados en gráficos que admiten ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlada.
Este entrenamiento en vivo guiado por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de nivel intermedio y equipos de productos que desean combinar la lógica gráfica de LangGraph con los bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisiones y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en gráficos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y respaldos para una ejecución robusta.
- Integrar la recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento del agente para mejorar la confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y repaso de código en un entorno sandbox.
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
LangGraph para Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-pasos para LLM y herramientas, ideal para automatizar y personalizar canales de contenido.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) se dirige a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenidos y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para personalización automatizada.
- Gestionar estado, memoria y contexto a lo largo de campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos implementando flujos de trabajo de correo electrónico y canales 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, por favor contáctenos para organizarlo.