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[IAT-100] Desarrollo de Aplicaciones con LangChain

[IAT-100] Desarrollo de Aplicaciones con LangChain

Este curso enseña a desarrollar aplicaciones con IA generativa usando Python, LangChain y LangSmith. Cubre desde fundamentos de programación y concurrencia hasta la integración de modelos, bases de datos vectoriales y optimización con RAGs. Incluye testing, despliegue y monitoreo para crear soluciones eficientes y escalables.

Duración:                    20 horas

Perfil:                           Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a dirigida a desarrolladores de la empresa que quieran aprender a utilizar la IA Generativa.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos de desarrollo en JavaScript y Python.

Objetivos

  • Dominar los fundamentos de Python y programación concurrente.

  • Comprender y aplicar LangChain y LangSmith.

  • Diseñar e implementar una aplicación de IA generativa desde cero.

  • Optimizar la recuperación de información con bases de datos vectoriales y técnicas RAGs.

  • Aplicar técnicas avanzadas de procesamiento de datos y optimización.

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Contenido

  1. Repaso Rápido de Python

    1. Scripting

    2. Modelo de objetos de Python

    3. Excepciones

    4. Módulos y espacios de nombres

    5. Herramientas del lenguaje: Iteradores, Generadores, Corrutinas

    6. Introducción a programación concurrente con hilos y multiprocesamiento

  2. Introducción a LangChain y su Ecosistema

    1. Fundamentos de LangChain: ¿Qué es y por qué es importante?

    2. Visión general del ecosistema de LangChain

    3. Caso de uso: Aplicaciones de IA generativa

  3. LangSmith para Testing, Despliegue y Monitorización

    1. Introducción a LangSmith y sus funcionalidades

    2. Estrategias de testing para aplicaciones con LLM

    3. Despliegue eficiente de aplicaciones con LangSmith

    4. Monitorización continua y mantenimiento de aplicaciones

    5. Testeo y despliegue de una aplicación sencilla

  4. Desarrollo de una Aplicación de IA Generativa desde Cero

    1. Diseño de la arquitectura de una aplicación de IA generativa

    2. Implementación de modelos básicos con LangChain

    3. Integración de LangChain con otras herramientas y APIs

    4. Optimización del flujo de datos y procesamiento

    5. Creación de una aplicación de IA generativa

  5. Implementación de Modelos, Prompts y Agentes

    1. Diseño e implementación de modelos personalizados

    2. Técnicas avanzadas de creación de prompts

    3. Desarrollo y entrenamiento de agentes especializados

  6. Integración de Bases de Datos Vectoriales y Técnicas RAGs

    1. Fundamentos de bases de datos vectoriales

    2. Implementación de bases de datos vectoriales en LangChain

    3. Técnicas de Retrieve and Generate (RAGs)

    4. Mejora del rendimiento y precisión de aplicaciones con RAGs

  7. Optimización con Text Splitters, Embeddings y Retrievers

    1. Introducción a Text Splitters

    2. Uso de Embeddings para mejorar la recuperación de información

    3. Implementación de Retrievers eficientes

    4. Técnicas avanzadas de optimización de procesamiento

 

 

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