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RAG y Agentes de IA
Es parte de los cursos de IA para Programación en Inteligencia Artificial.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Aprenda la configuración e instanciamiento de modelos de lenguaje con Langchain.
- Realice el proyecto de prompts y control de salidas para guiar el comportamiento de los LLMs.
- Conozca la creación y el almacenamiento de embeddings en bases de datos vectoriales.
- Construya sistemas de recuperación y respuesta con RAG.
- Implemente agentes autónomos utilizando grafos de estado con LangGraph.
- Realice la prueba y ejecución de agentes autónomos en diferentes escenarios.
Público Objetivo
Este curso es ideal para desarrolladores, ingenieros de datos y científicos de datos que desean profundizar sus conocimientos en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. Es especialmente recomendado para aquellos que ya poseen una comprensión básica de programación y están interesados en explorar el uso de modelos de lenguaje y agentes autónomos en sus aplicaciones.
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Última actualización
12/22/2025
¿Ya eres alumno?
4h
p/ conclusión
34
Actividades
178
Minutos de video
288
Alumnos en este curso
9.3
Nota del curso
Certificado de participación
Instructores
Contenido Detallado
1. Langchain y LLMs
- Presentación
- Creando una API Key de Gemini
- Guía para Gestionar y Proteger Claves de API
- Usando Gemini por Langchain
- Langchain: Uso e Integración de LLMs
- Creando el prompt de triaje
- Cerebro del agente con structured output
- Explorando la Función de Triaje
- Haga lo que hicimos en el aula
- Lo que aprendimos
2. RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
- Preparando el ambiente
- Cargando documentos para el RAG
- Configurando embeddings y vectorstore
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Prompt del RAG
- Funcion del RAG
- Decisiones Críticas en el Uso del RAG
- Ejecutando el RAG
- Haga lo que hicimos en el aula
- Lo que aprendimos
- Funcion del RAG
- Ejecutando el RAG
3. Construcción de Agentes Autónomos con Grafos de Estado (LangGraph)
- Estructurando el agente
- Programando el grafo
- Detalle de TypedDict y Optional en Python
- Desplegando los nodos
- Desplegando las aristas
- Evaluando flujos en Hermex Log
- Haga lo que hicimos en el aula
- Lo que aprendimos
4. Ejecutando tu agente
- Ejecutando el agente
- Manejo de Errores en Flujos de Trabajo Automatizados
- Haga lo que hicimos en el aula
- Proyecto final
- Lo que aprendimos
- Conclusión
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