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Desarrollo de IA

Desarrollo de Aplicaciones Impulsadas por LangChain en Python

¿Conoces el potencial de LangChain en Python para el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA? Si estás interesado en descubrir cómo crear aplicaciones avanzadas, esta formación te permitirá aprender los fundamentos de LangChain y aplicarlos para integrar modelos de lenguaje para crear aplicaciones sofisticadas y context-aware.

4.3(52 valoraciones)

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Curso impartido por

Avatar:Fernando Rodríguez Sánchez

Fernando Rodríguez Sánchez

Experto en Inteligencia Artificial

Contenido de la formación

12 Secciones · 39 Lecciones · 5 h. y 33 min. en total

Introducción

3 min.

Iniciación a los Large Language Models (LLMs)

56 min.

Iniciación a LangChain

41 min.

Módulos y componentes de LangChain: Chains

42 min.

Módulos y componentes de LangChain: Memoria

45 min.

Módulos y componentes de LangChain: Agentes

46 min.

Módulos y componentes de LangChain: Herramientas

24 min.

Retrieval Augmented Generation con LangChain

12 min.

Componentes de una aplicación RAG con LangChain

32 min.

Sistemas de RAG avanzado

17 min.

Proyecto práctico: Aplicación de Análisis de Sentimiento con LangChain

2 min.

Conclusiones

7 min.

Habilidades que obtendrás

  • 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 mínimos

Conocimientos básicos de Python y de modelos de lenguaje.

Valoración de nuestros alumnos

4.3
52 valoraciones
  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
Un curso muy bueno, variado, práctico, bien explicado y con muchos ejemplos. gracias fernando!
Jesus Javier Moralo Garcia
Haciendo la ruta de cursos de openwebinars para aprender sobre ia, la curva de aprendizaje tiene un cambio muy brusco en este curso, se pasa de unos cursos donde teniendo algo básico de conocimientos sobre programación puedes comprender perfectamente todo el contenido, a este curso, donde ya de entrada tienes que ser experto en programación, pues ya tienes que tener preparado tu ide, tu configuración y tus programas básicos listos para hacer el curso, "con ayuda de la documentación". para los que tenemos conocimientos básicos de programación y acabamos de aterrizar cuesta bastante encontrarse en este escenario, se entienden bien las cosas explicadas pero cuesta ponerlas en práctica al no haber desplegado nunca programas. solo es un comentario, creo que ayudaría un curso intermedio antes de empezar este. el profesor un 10
Juan Martínez Gómez

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Sergio Pérez García
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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.