RAG y Agentic AI con LangChain, LangGraph y LangSmith

A medida que las aplicaciones de IA pasan de simples interfaces de chat a sofisticadas herramientas empresariales, la capacidad de conectar grandes modelos de lenguaje a datos externos es crucial.Este curso basado en texto lo guía a través del proceso de diseño y construcción de sistemas robustos de generación aumentada de recuperación (RAG) que brindan respuestas precisas y conscientes del contexto. Comenzará con los conceptos básicos de ingestión de datos, incrustaciones y bases de datos vectoriales antes de pasar a estrategias de recuperación avanzadas.Al explorar las herramientas de orquestación modernas, pasará de simples canalizaciones de consulta-respuesta a arquitecturas multiagentes complejas y autónomas que pueden planificar, reflejar y corregir sus propios errores. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura fundamental de RAG, incluido el fragmentado de documentos, la generación de incrustaciones y el almacenamiento de bases de datos vectoriales. - Implementar técnicas avanzadas de recuperación, como búsqueda híbrida, reclasificación y RAG multimodal para mejorar la precisión de la respuesta. - Construya flujos de trabajo de IA multiagente y con estado utilizando LangGraph para permitir la toma de decisiones y la planificación autónomas. - Configure las tuberías de evaluación, depuración y seguimiento del rendimiento con LangSmith para monitorear su sistema en producción. - Aplique patrones de autocorrección y enrutamiento adaptativo para que sus agentes de IA puedan validar sus propias fuentes y razonamiento. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos básicos de la búsqueda semántica, progresando sistemáticamente a través de ejemplos prácticos de código a flujos de trabajo avanzados de agentic.Leerá explicaciones claras, analizará fragmentos de código listos para la producción y completará ejercicios escritos para solidificar su comprensión. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, profesionales de datos y entusiastas de la IA que desean crear aplicaciones de IA de producción.La familiaridad básica con Python es útil, pero no se requiere experiencia previa con LangChain, LangGraph o RAG. Comience a leer hoy para dominar la próxima generación de sistemas de IA con conocimiento de contexto.