Introducción
Este curso proporciona a profesionales y equipos técnicos las competencias necesarias para diseñar, desarrollar e integrar soluciones de inteligencia artificial generativa en entornos empresariales, usando LangChain. A lo largo de 20 horas aprenderás desde los fundamentos de los modelos de lenguaje hasta la construcción de agentes, flujos de trabajo y sistemas RAG (generación aumentada por recuperación) aplicables al contexto real de la empresa. El enfoque es práctico, con ejemplos y buenas prácticas orientadas al uso en proyectos corporativos.
Objetivos
Al completar el curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la IA generativa y el papel de los grandes modelos de lenguaje (LLMs).
- Instalar, configurar y utilizar LangChain para integrar LLMs en aplicaciones empresariales.
- Construir “cadenas” (chains) de procesamiento, incluyendo carga de datos, embeddings, consultas, generación de texto y post-procesado.
- Implementar sistemas RAG — recuperación de información + generación — para dotar a los modelos de conocimiento actualizado y específico del dominio.
- Diseñar y desplegar agentes de IA capaz de realizar tareas automáticas, como chatbots, asistentes internos, consultas de documentos, automatización de procesos, etc.
- Entender buenas prácticas de organización de código, modularización, mantenimiento y escalabilidad en entornos profesionales.
Índice de Contenidos
Módulo 1: Fundamentos de IA Generativa y LLM
- Introducción a la IA generativa: conceptos, aplicaciones y panorama actual.
- Qué son los LLM (Large Language Models) y cómo difieren de enfoques tradicionales.
- Principios de prompt engineering: diseño de instrucciones para obtener resultados óptimos.
- Riesgos, desafíos y consideraciones éticas básicas en generative AI.
Módulo 2: Introducción a LangChain — Arquitectura y primeros pasos
- Qué es LangChain, su propósito y su ecosistema.
- Instalación, configuración del entorno de desarrollo (Python, librerías, APIs).
- Componentes básicos: modelos, prompts, parsers, respuesta de LLMs
- Primeras cadenas simples: llamadas a modelos, manejo de entrada/salida.
Módulo 3: Manejo de datos y documentos — Embeddings, vector-stores y RAG
- Preparación y carga de datos: documentos, textos, bases de datos, APIs.
- Generación de embeddings para representar contenido textual de forma vectorial.
- Uso de bases de datos vectoriales / “vector-stores” para almacenar embeddings.
- Implementación de la técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation): arquitectura, flujo, integración
- Casos de uso: búsqueda documental inteligente, generación de respuestas con contexto, soporte a clientes, documentación interna.
Módulo 4: Construcción de agentes y flujos de trabajo complejos
- Concepto de agentes conversacionales o de acción: qué son y para qué sirven.
- Cómo LangChain permite orquestar agentes: memoria, contexto, cadenas múltiples.
- Diseño de flujos: desde la entrada del usuario hasta la ejecución de tareas, consulta de datos, generación de respuestas, etc.
- Integración con servicios externos: APIs, bases de datos, fuentes corporativas, servicios en la nube.
Módulo 5: Buenas prácticas, despliegue y uso en entornos empresariales
- Organización de código, modularidad y mantenimiento de soluciones LangChain.
- Seguridad, privacidad y gestión de datos — consideraciones minimales cuando se usan datos sensibles.
- Estrategias de despliegue: cómo llevar un desarrollo de prueba a producción.
- Monitoreo, logs y evaluación de calidad: cómo evaluar salidas de LLMs, controlar errores, iterar y mejorar.
- Escalabilidad y mantenibilidad: cómo preparar un proyecto para crecer y adaptarse a cambios de requisitos.