Curso de Langchain y LLMs con Python: desbloquea el poder de la IA en tus proyectos

• Profesionales interesados en integrar modelos de lenguaje avanzados en sus aplicaciones.
• Desarrolladores que deseen aprender a utilizar herramientas modernas como Langchain para mejorar la interacción con los usuarios.
• Ingenieros de datos que buscan optimizar el procesamiento y almacenamiento de datos utilizando embeddings y bases de datos vectoriales.
• Profesionales encargados de gestionar grandes volúmenes de datos y que desean mejorar su comprensión mediante modelos de lenguaje.
• Profesionales que desean explorar las capacidades de los LLMs y su aplicación en diversas industrias.
• Científicos de datos interesados en construir y desplegar modelos de inteligencia artificial que interactúen con usuarios de manera efectiva.
• Alumnos que deseen adquirir habilidades prácticas en el uso de tecnologías de vanguardia en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural.
• Estudiantes que buscan proyectos aplicados que les permitan poner en práctica conceptos teóricos.
• Innovadores que buscan crear productos y servicios basados en inteligencia artificial.
• Líderes que desean comprender cómo las tecnologías de LLMs y Langchain pueden transformar sus negocios y procesos operativos.
• Personas con un interés general en el campo de la inteligencia artificial que desean explorar sus aplicaciones prácticas.
• Entusiastas que buscan una introducción comprensiva a la tecnología detrás de los LLMs y su implementación con Langchain.

• Comprender qué son los Large Language Models (LLMs) y cómo funcionan.
• Conocer la arquitectura y los componentes principales de Langchain.
• Instalar Python y la librería Langchain.
• Configurar cuentas de API de OpenAI y gestionar claves para conectar con LLMs.
• Utilizar Langchain para interactuar con LLMs y construir modelos de chat efectivos.
• Diseñar y aplicar plantillas de prompts para optimizar la entrada de datos en LLMs.
• Parsear y procesar la salida de los modelos 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.
• Crear buffers de memoria completos, resumidos y con ventana para manejar conversaciones.
• 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.

Se recomienda tener conocimientos básicos de Python, aunque todo el desarrollo de los casos se explicará desde cero.