Desarrollo de aplicaciones con IA Generativa trabajando con LangChain

Contenido

Módulo 1: Introducción a LangChain y su Ecosistema

• Presentación del curso y objetivos
• Fundamentos de LangChain: ¿Qué es y por qué es importante?
• Visión general del ecosistema de LangChain
• Caso de uso: Aplicaciones de IA generativa

Módulo 2: LangSmith para Testing, Despliegue y Monitorización

• Introducción a LangSmith y sus funcionalidades
• Estrategias de testing para aplicaciones con LLM
• Despliegue eficiente de aplicaciones con LangSmith
• Monitorización continua y mantenimiento de aplicaciones
• Testeo y despliegue de una aplicación sencilla

Módulo 3: Desarrollo de una Aplicación de IA Generativa desde Cero

• Diseño de la arquitectura de una aplicación de IA generativa
• Implementación de modelos básicos con LangChain
• Integración de LangChain con otras herramientas y APIs
• Optimización del flujo de datos y procesamiento
• Creación de una aplicación de IA generativa

Módulo 4: Creación de Equipos de IA Generativa con LangGraph

• Conceptos avanzados de LangGraph
• Diseño y gestión de equipos de IA generativa
• Colaboración y sincronización de modelos en LangGraph
• Resolución de problemas complejos en equipo

Módulo 5: Implementación de Modelos, Prompts y Agentes

• Diseño e implementación de modelos personalizados
• Técnicas avanzadas de creación de prompts
• Desarrollo y entrenamiento de agentes especializados
• Casos de estudio y mejores prácticas

Módulo 6: Integración de Bases de Datos Vectoriales y Técnicas RAGs

• Fundamentos de bases de datos vectoriales
• Implementación de bases de datos vectoriales en LangChain
• Técnicas de Retrieve and Generate (RAGs)
• Mejora del rendimiento y precisión de aplicaciones con RAGs

Módulo 7: Optimización con Text Splitters, Embeddings y Retrievers

• Introducción a Text Splitters
• Uso de Embeddings para mejorar la recuperación de información
• Implementación de Retrievers eficientes
•  Técnicas avanzadas de optimización de procesamiento