Langchain y LLM

Sobre el curso

Este curso completo enseña desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa mediante Langchain y Large Language Models (LLMs) con Python. Diseñado para equipar con herramientas y conocimiento necesarios para dominar integración de LLMs en aplicaciones, transformando interacción con datos y herramientas disponibles.

Langchain proporciona manera estándar de conectar con cualquier LLM o fuente de datos, permitiendo cambiar entre modelos potentes sin rehacer desarrollo completo, ahorrando tiempo y esfuerzo significativos. El programa cubre desde fundamentos de LLMs hasta construcción de proyectos reales como sistemas RAG, chatbots con memoria, agentes inteligentes y análisis automático SQL mediante lenguaje natural.

Metodología centrada en práctica con scripts reutilizables adaptables a casos de uso específicos, acceso vitalicio al material, actualizaciones sin costo adicional y garantía 30 días satisfacción. Incluye implementación de embeddings, bases de datos vectoriales, cadenas secuenciales, memoria conversacional, agentes con búsqueda avanzada y herramientas personalizadas. Orientado a desarrolladores, ingenieros datos, profesionales IA, innovadores, líderes empresariales, estudiantes y entusiastas inteligencia artificial.

Conocimientos adquiridos

El curso me ha permitido desarrollar las siguientes capacidades:

• Comprender arquitectura y funcionamiento de Large Language Models (LLMs)
• Conocer componentes principales y arquitectura completa de Langchain
• Interactuar efectivamente con LLMs mediante interfaces programáticas
• Configurar APIs para conexión con diferentes proveedores LLM (OpenAI, Anthropic, etc.)
• Diseñar plantillas de prompts optimizadas para entrada datos en LLMs
• Estandarizar desarrollos IA con Langchain para portabilidad entre modelos
• Cambiar entre LLMs diferentes sin refactorización completa de código
• Parsear y procesar outputs de modelos LLM para resultados estructurados útiles
• Transformar documentos y manejar cargadores para múltiples plataformas
• Integrar fuentes de datos desde Google Drive, AWS S3 y servicios externos
• Crear embeddings de texto para representación semántica de documentos
• Almacenar vectores en bases de datos especializadas (Pinecone, Chroma, FAISS)
• Potenciar LLMs con datos propios mediante Retrieval Augmented Generation (RAG)
• Optimizar resultados mediante compresión de datos utilizando LLMs
• Implementar sistemas RAG completos con bases de datos vectoriales
• Diseñar cadenas secuenciales simples y avanzadas en Langchain
• Implementar memoria conversacional para mantener contexto histórico
• Desarrollar agentes inteligentes que utilizan motores de búsqueda
• Crear agentes programadores capaces de generar código automáticamente
• Construir herramientas personalizadas para agentes especializados
• Implementar agentes conversacionales efectivos combinando LLMs y Langchain
• Desarrollar chatbots con memoria que mantienen contexto entre interacciones
• Crear agentes que realizan análisis SQL automático desde lenguaje natural
• Combinar conocimiento interno (datos propios) y externo (búsquedas web) en chatbots
• Procesar y analizar documentos automáticamente mediante LLMs
• Diseñar flujos de trabajo complejos mediante cadenas Langchain

Este conocimiento permite crear aplicaciones inteligencia artificial generativa profesionales que integran LLMs de manera estándar y escalable, desarrollar chatbots sofisticados, sistemas RAG para búsqueda semántica en datos propios, y agentes