Desarrollo de Aplicaciones Impulsadas por LangChain en Python
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprensión de la arquitectura y los módulos de LangChain.
- Desarrollo de aplicaciones context-aware y data-aware utilizando LangChain.
- Integración y evaluación de modelos de lenguaje en aplicaciones utilizando LangChain.
Requisitos del curso
Conocimientos básicos de Python y de modelos de lenguaje.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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- 3m
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¿Qué son los Large Language Models (LLMs)?15m
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Aplicaciones de los LLMs19m
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LLMs con contexto específico20m
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Test de Autoevaluación
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Introducción a LangChain y sus capacidades19m
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Instalación y configuración del entorno LangChain12m
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Documentación en LangChain7m
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Comentarios de la API del modelo2m
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Test de Autoevaluación
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Cadenas LangChain18m
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Cadenas simples3m
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Cadenas secuenciales10m
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Cadenas de enrutamiento10m
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Test de Autoevaluación
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Memoria conversacional de búfer18m
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Memoria conversacional de entidades9m
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Memoria conversacional con un grafo de conocimiento7m
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Memoria basada en bases de datos vectoriales10m
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Test de Autoevaluación
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Agentes LangChain11m
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Agentes de acción27m
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Agentes de planificación y ejecución7m
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Test de Autoevaluación
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Definir herramientas con Tool6m
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Definir herramientas con StructuredTool6m
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Definir herramientas con BaseTool11m
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Test de Autoevaluación
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Retrieval Augmented Generation12m
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Test de Autoevaluación
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Document Loaders8m
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Text Splitters9m
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Modelo de embeddings6m
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Bases de datos vectoriales7m
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Test de Autoevaluación
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Aplicaciones RAG para producción17m
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Test de Autoevaluación
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Planteamiento del proyecto práctico2m
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Conclusiones y próximos pasos7m
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Dudas frecuentes
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¿Quieres transformar tu forma de desarrollar aplicaciones usando Inteligencia Artificial? Este curso te introduce en LangChain y los Large Language Models (LLMs) para dar un salto al futuro en tu carrera como desarrollador Python.
Para realizar este curso se requieren conocimientos básicos de Python y de modelos de lenguaje para aprovechar al máximo las lecciones sobre el desarrollo de aplicaciones complejas y robustas impulsadas por modelos de lenguaje con LangChain.
A lo largo de esta formación abarcarás desde la teoría básica hasta aplicaciones prácticas específicas. Aprenderás todo lo referente a la arquitectura de LangChain, explorando sus capacidades únicas y cómo estas pueden ser aplicadas para el desarrollo de aplicaciones avanzadas, y verás paso a paso cómo instalar y configurar el entorno LangChain, haciendo uso de la documentación y comentarios de la API del modelo para una integración efectiva.
En el bloque sobre módulos y componentes de LangChain, como Chains, Memoria, y Agentes, irás comprendiendo y aprendiendo a usar estas herramientas para construir aplicaciones dinámicas y adaptativas.
El curso cubre también Retrieval Augmented Generation (RAG) con LangChain, enseñándote a implementar componentes de una aplicación RAG, desde Document Loaders hasta bases de datos vectoriales, y cómo estos se utilizan para crear sistemas de RAG avanzado.
Como colofón al curso, finalizarás realizando un proyecto práctico, en el que desarrollarás una aplicación de análisis de sentimiento usando LangChain, donde aplicarás todo lo aprendido para construir una solución completa desde cero. Este enfoque práctico solidifica tu comprensión y habilidad en el uso de LangChain para el desarrollo de aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial.
