Fundamentos de LangChain: Construyendo aplicaciones LLM y chatbots

Aprenda a conectar modelos de lenguaje grandes a fuentes de datos externas, construir chatbots inteligentes e implementar agentes autónomos usando el marco LangChain.

4.8 (3,869) ⏱ 1 h 42 min 📚 6 lecciones

Sobre este curso

Integrar grandes modelos de lenguaje en aplicaciones del mundo real requiere más que enviar solicitudes a una API: para crear sistemas verdaderamente inteligentes, es necesario conectar estos modelos a datos externos, administrar el historial de conversaciones y permitirles realizar acciones. Este curso escrito proporciona una base paso a paso en LangChain, el marco líder para la construcción de aplicaciones impulsadas por LLM.Aprenderá cómo pasar de las llamadas API básicas a la construcción de sistemas de recuperación sofisticados, chatbots conversacionales y agentes de toma de decisiones. Lo que aprenderás: - Comprenda la arquitectura central de LangChain, incluidos modelos, indicadores y analizadores. - Construya tuberías de generación aumentada de recuperación (RAG) para responder a las respuestas del modelo en datos personalizados. - Gestionar el estado de la conversación y la memoria utilizando componentes LangChain modernos. - Construya cadenas flexibles utilizando LangChain Expression Language (LCEL) para un código limpio y de fácil mantenimiento. - Configurar agentes autónomos y herramientas que permitan a los LLM interactuar con API externas. - Depurar y monitorear sus aplicaciones para garantizar un rendimiento confiable y el manejo de errores. Comenzará explorando los conceptos fundamentales de los modelos de lenguaje y las plantillas de prompt antes de pasar a las implementaciones prácticas de bases de datos vectoriales y búsqueda semántica.El curso lo guía a través de explicaciones de texto estructurado y recorridos de código, progresando desde cadenas simples hasta flujos de trabajo complejos y multiagentes. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y profesionales expertos en tecnología que desean construir aplicaciones de LLM.No se requiere experiencia previa con LangChain o desarrollo de IA, aunque se recomienda una comprensión básica de Python. Comience a leer hoy para comenzar a construir sus propias aplicaciones inteligentes y conscientes del contexto.

Lo que obtendrás

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  • ♾️ Acceso de por vida
    Vuelve cuando quieras, sin caducidad
  • 📱 Teléfono o computadora
    Funciona en cualquier dispositivo
  • 💸 Reembolso de 30 días
    Sin preguntas
  • Breve y enfocado
    1 h 42 min de contenido práctico

Reseñas (10)

Benjamín Torres UY Estudiante verificado
★ 4 · 2026-04-25T09:56:23+00:00

Material útil. La estructura era lógica en su mayor parte.Puede no ser para principiantes absolutos.

Мария Смирнова RU Estudiante verificado
★ 4 · 2025-12-05T10:21:23+00:00

Me pareció bastante informativo. La estructura era lógica, aunque algunos de los temas más avanzados podrían haberse beneficiado de ejemplos más detallados.

لطيفة بنت جاسم بن علي آل ثاني QA Estudiante verificado
★ 4 · 2025-11-29T20:15:23+00:00

Buena introducción al tema.La estructura era lógica, y la mayoría de los ejemplos eran relevantes, aunque desearía más profundidad en ciertas áreas.

سارة الملا KW
★ 5 · 2025-10-28T03:57:23+00:00

Realmente disfruté el flujo de esto. Las aplicaciones prácticas discutidas fueron perfectas.

Miguel Ángel Jiménez CO Estudiante verificado
★ 4 · 2025-10-18T23:04:23+00:00

Me pareció útil. El flujo era lógico, y los ejemplos ilustrativos ayudaron a solidificar las ideas.Podría haber usado un poco más de profundidad.

Renata Rivera CO
★ 4 · 2025-09-21T21:04:23+00:00

Contenido sólido aquí. Si bien un par de los módulos podrían haber sido más detallados, el valor general y la aplicabilidad son altos.

Renata Flores UY Estudiante verificado
★ 3 · 2025-07-14T14:10:23+00:00

Es una introducción decente, pero podría beneficiarse de ejemplos más diversos y un flujo ligeramente mejor entre los módulos.

Marco Rossi IT
★ 3 · 2025-05-30T15:39:23+00:00

Curso: Podría beneficiarse de ejemplos más variados en módulos posteriores.

Isabella García PE Estudiante verificado
★ 4 · 2025-04-22T15:59:23+00:00

Mi principal problema fue con la claridad de un par de los módulos posteriores, pero el curso es muy completo y tiene un buen enfoque.

Santiago Pérez MX
★ 3 · 2025-02-21T14:41:23+00:00

Aprecié los pasos claros, aunque algunos de los módulos posteriores podrían haber usado más ejemplos.

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Preguntas frecuentes

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