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LangChain y Python: creando herramientas con OpenAI
Es parte de los cursos de IA para Programación en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Domine el framework LangChain para orquestrar y conectar modelos de lenguaje a diversas fuentes de datos.
- Desarrolle chatbots y asistentes virtuales inteligentes capaces de mantener el contexto de la conversación.
- Cree sistemas de preguntas y respuestas que utilicen sus propios documentos como base de conocimiento.
- Automatice tareas complejas a través de la creación de agentes que toman decisiones y ejecutan acciones Integre de forma práctica y eficiente los modelos de OpenAI, como GPT, en sus aplicaciones Python.
- Construya herramientas de sumarización, análisis de datos y generación de contenido de forma dinámica Anticípese y explore el potencial de la IA generativa para crear soluciones innovadoras y de alto valor
Público Objetivo
Desarrolladores Python que desean construir aplicaciones innovadoras y personalizadas utilizando el poder de los Grandes Modelos de Lenguaje de OpenAI.
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Última actualización
4/17/2026
¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
47
Actividades
185
Minutos de video
3
Alumnos en este curso
0
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Conectándose a OpenAI
- Presentación
- Preparando el ambiente
- Presentando el proyecto y conectándose con OpenAI
- Conectando la API de OpenAI con LangChain
- Optimizando la gestión de consultas médicas con LangChain
- Para saber más: uso seguro de .env y .gitignore
- Utilizando PromptTemplate con LangChain
- Optimizando la adopción de animales con prompts personalizados
- Haz como yo hice: API, LangChain y Prompt
- ¿Qué aprendimos?
2. Creando cadenas
- Proyecto de la clase anterior
- Creando Cadenas con LCEL en LangChain
- Optimizando la personalización de recompensas
- Definiendo la respuesta del modelo con objeto JSON
- Creando una secuencia de cadenas con LCEL
- Para saber más: uso del operador pipe en langchain
- Optimizando la gestión de contactos con cadenas de procesos
- Hazlo como yo lo hice: encadenando cadenas LangChain
- ¿Qué aprendimos?
3. Interacciones con el chat
- Proyecto de la clase anterior
- Simulación de una intaración de chat sin memoria
- Optimizando la experiencia de compra con asistentes virtuales
- Adaptación del chat para utilizar LCEL
- Agregando memoria al chat con LangChain
- Optimización de tareas con historial de acciones
- Para saber más: gestión de sesión con id único
- Hazlo como yo hice: chat con memoria
- ¿Qué aprendimos?
4. Orquestación
- Proyecto de la clase anterior
- Creando la base de una solución con LCEL y LangGraph
- Orquestando asistentes sin LangGraph
- Orquestación de asistentes con LangGraph
- Optimizando rutas de entrega con LangGraph
- Optimizando recomendaciones musicales con LangGraph
- Para saber más: uso de TypedDict para estados
- Hazlo como yo lo hice: LangGraph y cadenas
- ¿Qué aprendimos?
5. Implementación de RAG
- Proyecto de la clase anterior
- Usando RAG en un archivo .txt con LangChain
- Optimizando la recuperación de información financiera en SwiftBank
- Utilizando RAG en varios archivos PDF con LangChain
- Para saber más: codificación en archivos de IA
- Optimizando la climatización
- Proyecto completo del curso
- Hazlo como yo lo hice: implementar RAG
- ¿Qué aprendimos?
- Conclusión
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