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Temario del curso
Introducción a LangChain
- Visión general de LangChain y su propósito.
- Configuración del entorno de desarrollo.
Comprensión de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
- LLM vs. modelos tradicionales.
- Capacidades y limitaciones de los LLM.
Componentes y arquitectura de LangChain
- Componentes centrales 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 entre distintas aplicaciones.
Ejercicios prácticos con LangChain
- Sesiones prácticas de codificación.
- 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 potenciadas con IA.
Resolución de problemas (Troubleshooting)
- Identificación de problemas comunes en aplicaciones con LangChain.
- Técnicas y soluciones de depuración.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python.
- Familiaridad con conceptos de inteligencia artificial y modelos de lenguaje grandes.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de software.
- Entusiastas de la inteligencia artificial.
14 Horas
