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Temario del curso
Introducción a LangGraph y conceptos de grafos
- ¿Por qué usar grafos en aplicaciones de LLM: orquestación frente a cadenas simples?
- Nodos, aristas y estado en LangGraph
- Hola LangGraph: tu primer grafo ejecutable
Gestión del estado y encadenamiento de prompts
- Diseño de prompts como nodos de un grafo
- Paso de estado entre nodos y manejo de salidas
- Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a contexto persistente
Ramificación, flujo de control y manejo de errores
- Enrutamiento condicional y flujos de trabajo multipath
- Reintentos, tiempos de espera y estrategias de respaldo
- Idempotencia y reejecuciones seguras
Herramientas e integraciones externas
- Llamadas a funciones/herramientas desde nodos del grafo
- Llamada a APIs REST y servicios dentro del grafo
- Trabajo con salidas estructuradas
Flujos de trabajo aumentados con recuperación
- Fundamentos de ingestión y segmentación de documentos
- Embeddings y almacenes vectoriales (por ejemplo, ChromaDB)
- Respuestas fundamentadas con citas
Pruebas, depuración y evaluación
- Pruebas tipo unidad para nodos y rutas
- Rastreo y observabilidad
- Verificaciones de calidad: facticidad, seguridad y determinismo
Fundamentos de empaquetado y despliegue
- Configuración del entorno y gestión de dependencias
- Exposición de grafos detrás de APIs
- Versionamiento de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de programación en Python
- Experiencia con APIs REST o herramientas de línea de comandos (CLI)
- Familiaridad con conceptos de LLM y fundamentos de ingeniería de prompts
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software nuevos en la orquestación de LLM basada en grafos
- Ingenieros de prompts y recién llegados al campo de la IA que estén construyendo aplicaciones de LLM con múltiples pasos
- Profesionales de datos que exploran la automatización de flujos de trabajo con LLM
14 Horas