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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.
4.5 (4 valoraciones)
5 horas y 33 minutos · Curso
Desarrollo de Aplicaciones Impulsadas por LangChain en Python

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:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.5
4 valoraciones

Contenido del curso:

    • 3m
    • ¿Qué son los Large Language Models (LLMs)?
      15m
    • Aplicaciones de los LLMs
      19m
    • LLMs con contexto específico
      20m
    • Test de Autoevaluación
    • Introducción a LangChain y sus capacidades
      19m
    • Instalación y configuración del entorno LangChain
      12m
    • Documentación en LangChain
      7m
    • Comentarios de la API del modelo
      2m
    • Test de Autoevaluación
    • Cadenas LangChain
      18m
    • Cadenas simples
      3m
    • Cadenas secuenciales
      10m
    • Cadenas de enrutamiento
      10m
    • Test de Autoevaluación
    • Memoria conversacional de búfer
      18m
    • Memoria conversacional de entidades
      9m
    • Memoria conversacional con un grafo de conocimiento
      7m
    • Memoria basada en bases de datos vectoriales
      10m
    • Test de Autoevaluación
    • Agentes LangChain
      11m
    • Agentes de acción
      27m
    • Agentes de planificación y ejecución
      7m
    • Test de Autoevaluación
    • Definir herramientas con Tool
      6m
    • Definir herramientas con StructuredTool
      6m
    • Definir herramientas con BaseTool
      11m
    • Test de Autoevaluación
    • Retrieval Augmented Generation
      12m
    • Test de Autoevaluación
    • Document Loaders
      8m
    • Text Splitters
      9m
    • Modelo de embeddings
      6m
    • Bases de datos vectoriales
      7m
    • Test de Autoevaluación
    • Aplicaciones RAG para producción
      17m
    • Test de Autoevaluación
    • Planteamiento del proyecto práctico
      2m
    • Conclusiones y próximos pasos
      7m
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Dudas frecuentes

1

¿Cuándo comienza la formación?

En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final.

Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de nuestros planes.

2

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.

También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

3

¿Cuál es el precio?

En OpenWebinars no vendemos formaciones.

Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).

¿Eres una empresa? Tenemos planes especiales para ti. Consúltanos aquí.

¿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.

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