Langchain y LLM Desarrolla Aplicaciones de IA en Python
Sobre el curso
Sección titulada «Sobre el curso»Este curso enseña a construir aplicaciones de IA reales con LangChain en Python, con foco en el desarrollador que ya domina el lenguaje y quiere aplicar modelos de lenguaje a productos concretos. Aborda el framework desde sus piezas básicas hasta arquitecturas complejas que combinan recuperación, agentes y memoria.
El programa cubre la integración con APIs de modelos cerrados (OpenAI) y abiertos (Hugging Face, modelos locales), el ciclo completo de RAG (carga de documentos, troceado, embeddings, vector store, retriever, generador), el diseño de agentes con herramientas externas, la persistencia de memoria conversacional y el despliegue en producción.
Está dirigido a desarrolladores Python con experiencia que quieren incorporar IA generativa a sus productos, ingenieros backend que necesitan exponer asistentes contextualizados sobre datos propios, y técnicos que evalúan LangChain como capa de orquestación frente a integraciones manuales contra una sola API.
Conocimientos adquiridos
Sección titulada «Conocimientos adquiridos»El curso me ha permitido desarrollar las siguientes capacidades:
- Estructurar proyectos LangChain como aplicaciones Python serias
- Integrar la API de OpenAI con el modelo apropiado
- Conectar modelos abiertos vía Hugging Face o llama.cpp
- Construir prompts con plantillas reutilizables
- Componer chains básicas y avanzadas (Sequential, Router)
- Aplicar output parsers para devolver datos estructurados
- Generar embeddings con modelos comerciales y open-source
- Trocear documentos con text splitters apropiados al caso
- Indexar contenido en vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone)
- Diseñar retrievers con filtros y reranking
- Implementar arquitectura RAG completa de extremo a extremo
- Crear agentes con acceso a herramientas externas
- Definir tools propias para que el agente las invoque
- Manejar streaming de respuestas al cliente final
- Aplicar callbacks para logging, métricas y trazas
- Persistir memoria conversacional en BD
- Encadenar pasos asíncronos con LangChain
- Servir aplicaciones LangChain detrás de FastAPI
- Empaquetar aplicaciones con Docker
- Controlar coste y consumo de tokens
- Aplicar caché de respuestas para reducir gasto
- Mitigar prompt injection y validar entradas del usuario
- Evaluar la calidad del sistema con LangSmith
- Mantener pipelines reproducibles y versionados
Este conocimiento permite llevar LangChain de la prueba de concepto a producción, integrando modelos de lenguaje en productos Python serios con la robustez, observabilidad y control de coste que un servicio real requiere, evitando los problemas habituales de quienes solo manejan llamadas directas a la API.