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

ONP20_0209

25 horas

Online

187,00 €

Fechas y horario libre

Objetivos

Este curso de Langchain y LLMs con Python está diseñado para equiparte con las herramientas y el conocimiento necesarios para dominar el futuro del desarrollo tecnológico. Aprende a integrar los potentes Modelos de Lenguaje de Última Generación (LLMs) en tus aplicaciones y transforma la forma en que interactúas con los datos y el resto de herramientas que tienes a tu alrededor.

Dirigido a:

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.

Observaciones:

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

Preinscripción
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Competencias DigComp

Temario

-1.- Introducción a Langchain y LLMs
-¿Qué es un Large Language Model (LLM)?
-    ¿Qué es Langchain y cuáles son sus componentes?
-    Instalación de Python y librería Langchain
-    ¿Qué es una API? Configuración de la cuenta OpenAI y API Key

2.    Modelos de Entrada / Salida en Langchain
-Interacción y uso de Langchain con LLMs y Modelos de Chat
-Plantillas de prompts con Langchain para el modelo de entrada
-Parsear y procesar la salida
-Serialización de prompts (guardar y cargar)

3.    Conectores de Datos en Langchain
-Cargadores de documentos
-    Caso de uso - Carga de ficheros pdf y conexión con LLM para resumen de documentos
-    Cargadores de documentos – integraciones con otras plataformas (Google, AWS, Wikipedia…)
-Transformación de documentos
-    Incrustación de texto y creación de vectores (embeddings)
-Almacenamiento de vectores en base de datos
-    Compresión y optimización de resultados a partir de LLMs

4.    Cadenas en Langchain
-¿Qué son las cadenas y cómo crear el primer modelo de cadena secuencial simple?
-Construcción del Modelo Secuencial Completo
-Enrutamiento a cadenas con LLMRouterChain
-Cadenas de Transformación
-Cadenas para Preguntas y Respuestas sobre nuestros datos

5.    Memoria en Langchain
-¿Qué es la memoria en Langchain y qué tipos de memoria podemos implementar?
-Creación de Buffer de Memoria completa de una Conversación
-    Creación de Buffer de Memoria con Ventana
-    Creación de Buffer de Memoria Resumida

6.    Agentes en Langchain
-¿Qué son los agentes y cómo implementar un primer caso de uso?
-Creación de agente potenciado con motor de búsqueda
-Creación de agente programador de código
-Creación de herramientas personalizadas
-Agentes conversacionales con memoria

7.    Agentes en Langchain: Desarrollo de proyectos reales
-PROYECTO: Creación de Agente Chatbot con memoria a partir de sistema RAG con nuestra BD Vectorial
-PROYECTO: Creación de Agente para Análisis automático SQL a partir de consultas en lenguaje natural