Fundamentos de LangChain: Crea Aplicaciones LLM Personalizadas

Los modelos de lenguaje grandes son increíblemente potentes, pero su verdadero potencial se desbloquea cuando los conectas a datos y APIs externas. Este curso basado en texto te guía a través de LangChain, el framework principal para construir aplicaciones de IA personalizadas y conscientes del contexto. Al leer y trabajar a través de los ejercicios prácticos escritos, te transformarás de un desarrollador curioso a un creador de aplicaciones capaz de orquestar flujos de trabajo complejos de LLM. Comprenderás cómo encadenar prompts, gestionar la memoria y conectar modelos a fuentes de datos externas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de LLM, los conceptos básicos de ingeniería de prompts y cómo LangChain estructura los flujos de trabajo de IA. - Configurar componentes de LangChain, incluidos prompts, modelos y parsers, para controlar las salidas de la aplicación. - Implementar patrones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar modelos a datos de texto externos. - Utilizar bases de datos vectoriales para almacenar y recuperar información semántica de manera eficiente. - Crear agentes conversacionales que mantengan el estado y la memoria en interacciones de múltiples turnos. El curso comienza con definiciones centrales y conceptos básicos de arquitectura antes de pasar paso a paso a las cadenas, la gestión de la memoria y los sistemas de recuperación. Progresarás a través de explicaciones de texto estructuradas y ejemplos de código claros para construir tu comprensión de la orquestación moderna de IA. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y profesionales de la tecnología que son nuevos en LangChain. No se requiere experiencia previa con frameworks de IA, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para empezar a construir tus propias aplicaciones inteligentes y basadas en datos.