Integración de LangChain con Servicios en la Nube
Los agentes conversacionales desarrollados con LangChain pueden integrarse en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para mejorar la automatización, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de datos.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain mediante su integración con diversos servicios en la nube.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Aprovechar las API y servicios basados en la nube para potenciar aplicaciones impulsadas por LangChain.
- Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para obtener interacciones en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos en la nube.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a los servicios en la nube y LangChain
- Visión general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud)
- Arquitectura de LangChain y posibilidades de integración
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube
Configuración de LangChain en entornos en la nube
- Instalación y configuración de LangChain para la nube
- Integración de LangChain con SDK y API de la nube
- Implementación de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Functions
Aprovechamiento de los servicios en la nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML basados en la nube con LangChain
- Conexión de LangChain con almacenamiento en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Uso de bases de datos en la nube para memoria conversacional y persistencia de datos
Escala y gestión de aplicaciones LangChain
- Escalar aplicaciones de LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube
- Implementación de funciones de escalado automático para escenarios de alta demanda
- Gestión de múltiples instancias de aplicaciones LangChain en la nube
Seguridad y cumplimiento en implementaciones en la nube
- Mejores prácticas para asegurar LangChain en entornos en la nube
- Cifrado de datos y comunicaciones seguras mediante API
- Cumplimiento de normativas de privacidad de datos (GDPR, HIPAA)
Monitoreo y registro de LangChain en la nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain
- Rastreo de métricas de rendimiento y conversación
- Configuración de alertas y registros para aplicaciones de LangChain
Escenarios avanzados de integración en la nube
- Integración de LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube
- Uso de LangChain con arquitecturas sin servidor (serverless)
- Creación de soluciones impulsadas por IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube
Tendencias futuras y avances en la integración de la nube y la IA
- Nuevas tecnologías en la nube para el desarrollo de IA
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multicloud
- Automatización impulsada por IA y optimización de la nube
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de servicios y arquitectura en la nube
- Experiencia en integraciones de API
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Profesionales de DevOps
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- Diseñar flujos de trabajo específicos del sector financiero con LangGraph, alineados a requisitos regulatorios y de auditoría.
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Formato del curso
- Clases interactivas con discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Explicar los conceptos centrales de LangGraph (nodos, aristas y estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, invoquen herramientas y mantengan memoria.
- Integrar recuperación y APIs externas en flujos de trabajo basados en grafos.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones de LangGraph en cuanto a confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones moderadas.
- Laboratorios guiados y recorrido por el código en un entorno de pruebas.
- Ejercicios basados en escenarios de diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LangGraph en el sector salud: orquestación de flujos de trabajo para entornos regulados
35 HorasLangGraph habilita flujos de trabajo con estado y múltiples actores impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), ofreciendo control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector salud, estas capacidades son esenciales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y la construcción de sistemas de apoyo a la toma de decisiones que se alineen con los flujos clínicos.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones basadas en LangGraph en el sector salud, abordando simultáneamente desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el sector salud con LangGraph, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditabilidad.
- Integrar aplicaciones de LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar mejores prácticas para garantizar la confiabilidad, la trazabilidad y la explicabilidad en entornos sensibles.
- Implementar, monitorear y validar aplicaciones de LangGraph en entornos productivos del sector salud.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos basados en casos de estudio del mundo real.
- Prácticas de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
LangGraph para Aplicaciones Legales
35 HorasLangGraph es un framework diseñado para construir aplicaciones de modelos de lenguaje (LLM) con estado y múltiples actores, estructuradas como gráficos compositivos que mantienen estado persistente y ofrecen control preciso sobre la ejecución.
Esta capacitación impartida por un instructor en vivo (en línea o en sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones legales basadas en LangGraph, garantizando los controles necesarios en materia de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal utilizando LangGraph, asegurando la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares documentales en el estado y procesamiento del gráfico.
- Implementar medidas de protección, aprobaciones con intervención humana y rutas de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción, con controles de observabilidad y costos.
Formato del curso
- Exposición interactiva y discusión grupal.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar la logística.
Creación de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo de LLM estructurados como grafos que soportan ramificaciones, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que desean combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de los agentes.
- Evaluar, monitorear y fortalecer el comportamiento de los agentes para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y revisión de código en un entorno de pruebas (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
LangGraph para la Automatización de Marketing
14 HorasLangGraph es un framework de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-paso con modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar pipelines de contenido.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de marketing de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que deseen implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como pipelines de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLM, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto en campañas multi-paso.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Pruebas prácticas para implementar flujos de trabajo de correo electrónico y pipelines de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.