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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a LangGraph y conceptos de grafos
- Por qué usar grafos para aplicaciones de LLM: 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 del grafo
- Paso de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. persistente
Ramificación, flujo de control y manejo de errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo de múltiples vías
- Reintentos, límites de tiempo (timeouts) y estrategias de respaldo (fallback)
- Idempotencia y re-ejecuciones seguras
Herramientas e integraciones externas
- Llamadas a funciones/herramientas desde nodos del grafo
- Invocación de API REST y servicios dentro del grafo
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de trabajo aumentados por recuperación
- Básicos 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
- Trazas (tracing) y observabilidad
- Verificaciones de calidad: facticidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de empaquetado e implementación
- Configuración del entorno y gestión de dependencias
- Servicio de grafos detrás de API
- Control de versiones de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas (rolling updates)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación básica en Python
- Experiencia con API REST o herramientas CLI
- Familiaridad con los conceptos de LLM y los 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 principiantes en IA que construyen aplicaciones de LLM de múltiples pasos
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM
Formación Corporativa a Medida
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