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Temario del curso

Introducción a LangChain

  • Visión general de LangChain y su propósito
  • Configuración del entorno de desarrollo

Comprensión de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)

  • LLM frente a modelos tradicionales
  • Capacidades y limitaciones de los LLM

Componentes y arquitectura de LangChain

  • Componentes principales de LangChain
  • Comprensión de la arquitectura y el flujo de trabajo

Integración de LangChain con LLM

  • Conexión de LangChain con LLM como GPT-4
  • Creación de cadenas para tareas específicas

Construcción de aplicaciones modulares

  • Creación de componentes modulares con LangChain
  • Reutilización de componentes en diferentes aplicaciones

Ejercicios prácticos con LangChain

  • Sesiones de codificación prácticas
  • Desarrollo de aplicaciones de ejemplo utilizando LangChain

Funcionalidades avanzadas de LangChain

  • Exploración de funcionalidades avanzadas
  • Personalización de LangChain para casos de uso complejos

Mejores prácticas y patrones

  • Mejores prácticas de codificación con LangChain
  • Patrones de diseño para aplicaciones impulsadas por IA

Solución de problemas

  • Identificación de problemas comunes en aplicaciones de LangChain
  • Técnicas y soluciones de depuración

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Familiaridad con conceptos de IA y modelos de lenguaje grandes

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de software
  • Entusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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