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Programa del Curso
Introducción a LangGraph y Conceptos de Gráficos
- ¿Por qué usar gráficos para aplicaciones LLM: orquestación vs. cadenas simples?
- Nodos, bordes y estado en LangGraph
- Hola LangGraph: primer grafo ejecutable
Gestión de Estado y Cadena de Incentivos
- Diseño de incentivos como nodos del gráfico
- Paso de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo vs. persistido
Ramas, Flujo de Control y Manejo de Errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multi-ruta
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo
- Idempotencia y ejecuciones seguras
Herramientas e Integraciones Externas
- Llamadas a funciones/herramientas desde nodos del gráfico
- Llamadas a API REST y servicios dentro del gráfico
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de Trabajo Aumentados con Búsqueda
- Básicos de ingesta y fragmentación de documentos
- Inmersiones y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
- Respuestas fundamentadas con citas
Pruebas, Depuración y Evaluación
- Pruebas unitarias para nodos y caminos
- Rastreo y observabilidad
- Chequeos de calidad: factualidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de Empaquetado y Despliegue
- Configuración del entorno y administración de dependencias
- Servicio de gráficos detrás de API
- Versión de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los fundamentos de la programación en Python
- Experiencia con APIs REST u herramientas CLI
- Familiaridad con los conceptos de LLM y las bases de la ingeniería de prompts
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación basada en grafos para LLM
- Ingenieros de prompts y principiantes en IA que construyen aplicaciones de LLM de múltiples pasos
- Profesionales de datos explorando la automatización de flujos de trabajo con LLMs
14 Horas