Bootcamp Avanzado de ChatGPT,LLM y LangChain cero a experto
Sobre el curso
Sección titulada «Sobre el curso»Este bootcamp enseña a construir aplicaciones reales sobre modelos de lenguaje grandes (LLMs) utilizando LangChain como framework principal. Aborda desde el uso básico de la API de OpenAI hasta arquitecturas avanzadas que combinan recuperación de información (RAG), agentes autónomos con herramientas externas y memoria conversacional persistente.
El programa cubre los componentes centrales de LangChain (prompts, chains, output parsers, retrievers, vector stores, agents, tools y memory), la integración con bases vectoriales como Chroma, FAISS y Pinecone, y el patrón Retrieval-Augmented Generation para responder con conocimiento propio que el modelo no tiene en su entrenamiento. Incluye además streaming de respuestas, callbacks, observabilidad con LangSmith y técnicas de evaluación.
Está dirigido a desarrolladores Python que quieren construir productos sobre LLMs, equipos que necesitan integrar capacidades de IA generativa en aplicaciones existentes, y técnicos que quieren entender el ecosistema más allá de las llamadas directas a una API. Pone énfasis en la composición de bloques reutilizables y en evitar prompts ad-hoc difíciles de mantener.
Conocimientos adquiridos
Sección titulada «Conocimientos adquiridos»El curso me ha permitido desarrollar las siguientes capacidades:
- Comprender qué es un LLM y cómo funciona la generación token a token
- Llamar a la API de OpenAI con parámetros (temperature, top_p, max_tokens)
- Diferenciar modelos de chat, completion y embeddings
- Construir prompts efectivos siguiendo patrones probados
- Definir plantillas reutilizables con PromptTemplate
- Componer chains básicas para encadenar pasos
- Aplicar output parsers para obtener salidas estructuradas
- Generar embeddings y entender similitud por coseno
- Indexar documentos en vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone)
- Construir pipelines de carga con document loaders
- Trocear documentos con text splitters apropiados
- Implementar arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Diseñar retrievers personalizados según el caso
- Crear agentes con acceso a herramientas externas
- Definir tools propias para que el agente las invoque
- Manejar el flujo ReAct (razonamiento + acción) en agentes
- Añadir memoria conversacional de corto y largo plazo
- Persistir memoria entre sesiones
- Streaming de respuestas token a token al cliente
- Implementar callbacks para logging y métricas
- Observar trazas de ejecución con LangSmith
- Evaluar calidad de respuestas con métricas automáticas
- Controlar costes y consumo de tokens
- Mitigar prompt injection y otros riesgos básicos
- Desplegar aplicaciones LLM en entornos productivos
Este conocimiento permite construir productos basados en IA generativa que combinan modelos de lenguaje con datos propios, herramientas externas y memoria, yendo más allá de la simple llamada a una API y abriendo la puerta a chatbots especializados, asistentes internos y automatizaciones complejas en lenguaje natural.