Curso Práctico de Langchain y LLM: Desarrolla Aplicaciones de IA en Python

¿Estás listo para llevar tus habilidades en Inteligencia Artificial al siguiente nivel con Langchain?

Este curso de Langchain y LLMs con Python está diseñado para equiparte con las herramientas y el conocimiento necesarios para dominar el futuro del desarrollo tecnológico. Aprende a integrar los potentes Modelos de Lenguaje de Última Generación (LLMs) en tus aplicaciones y transforma cómo interactúas con los datos y el resto de herramientas que tienes a tu alrededor.

Además, Langchain nos ofrece una manera estándar de conectar con cualquier LLM o fuente de datos para crear nuestras propias aplicaciones de IA, por tanto, si en el futuro necesitamos cambiar a otro LLM más potente, no tendremos que rehacer todo el desarrollo, únicamente cambiar la conexión a otro LLM sin desperdiciar tiempo y esfuerzo.

Creación de aplicaciones de IA Generativa con LLM y Langchain con Python

¿Qué Ofrecemos?

• Fundamentos Sólidos: Comienza con una comprensión clara de qué son los LLMs y cómo Langchain puede ser la clave para desbloquear todo su potencial.
• Instalación y Configuración: Te guiamos paso a paso en la instalación de Python y Langchain, y en la configuración de APIs, para que puedas empezar sin contratiempos.
• Interacción Avanzada: Aprende a crear modelos de chat efectivos y a diseñar prompts optimizados que saquen lo mejor de los LLMs, revolucionando la manera en que tus aplicaciones procesan y presentan la información.
• Manejo de Datos y Embeddings: Descubre cómo transformar y gestionar documentos, crear embeddings, y almacenar vectores de manera eficiente utilizando bases de datos vectoriales con tus propios datos.
• Construcción de Cadenas y Agentes: Desarrolla modelos secuenciales y agentes inteligentes capaces de realizar tareas complejas, como búsqueda de información avanzada, chatbots que combinen conocimiento interno y externo o bien análisis automático de SQL.
• Memoria en Langchain: Implementa memoria de conversación en tus aplicaciones para ofrecer experiencias más humanas y fluidas manteniendo el histórico.
• Casos Prácticos Reales: Construiremos proyectos reales y relevantes, desde chatbots con memoria hasta sistemas de análisis SQL basados en consultas en lenguaje natural.

¿Por qué elegir este curso?

• Enfocado en la Práctica: La metodología se centra en aplicaciones prácticas, asegurando que lo que aprendes puedes aplicarlo inmediatamente. Todo el contenido está desarrollado con videotutoriales guiados por el docente.
• Acceso de por vida: Tendrás acceso al material por tiempo ilimitado para que lo hagas a tu ritmo.
• Scripts reutilizables: Dispones de todo el material del curso y scripts que puedes adaptar a tu caso de uso concreto de manera inmediata.
• Flexibilidad: Podrás empezar cuando quieras y estudiar a tu ritmo, ya que dispones de un sistema activo 24 horas los 365 días del año.

¿Qué aprenderás?

• Comprender qué son los Large Language Models (LLMs) y cómo interactuar con ellos de manera efectiva.
• Conocer la arquitectura y los componentes principales de Langchain.
• Configurar APIs para conectar con LLMs.
• Diseñar y aplicar con Langchain las plantillas de prompts para optimizar la entrada de datos en LLMs.
• Estandarizar tus desarrollos de IA con Langchain y poder usar o cambiar a cualquier otro LLM sin esfuerzo.
• Parsear y procesar la salida de los modelos LLM para obtener resultados útiles.
• Transformar documentos y manejar cargadores para integraciones con plataformas como Google y AWS.
• Crear embeddings de texto y almacenar vectores en bases de datos para potenciar los LLMs con tus propios datos.
• Optimizar resultados mediante la compresión de datos utilizando LLMs.
• Diseñar modelos de cadena secuencial simples y avanzados en Langchain.
• Enrutar cadenas con LLMRouterChain para mejorar la estructura y flujo de las aplicaciones.
• Entender el concepto de memoria en Langchain y cómo implementarla.
• Desarrollar agentes que utilicen motores de búsqueda para mejorar sus respuestas.
• Crear agentes programadores de código y herramientas personalizadas.
• Implementar agentes conversacionales que puedan interactuar de manera efectiva utilizando LLMs y Langchain.
• Aplicar el conocimiento adquirido para crear sistemas RAG con bases de datos vectoriales
• Crear agentes que realicen análisis automáticos de SQL a partir de consultas en lenguaje natural.

Objetivos del programa

¿A quién está dirigido?