Ingeniería de Aplicaciones LLM con Python y LangChain

La IA generativa está transformando la forma en que construimos software, pero pasar de prompts simples a aplicaciones de IA listas para producción requiere un enfoque de ingeniería estructurado. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales y los patrones prácticos necesarios para construir sistemas inteligentes y conscientes del contexto. Pasarás de escribir scripts básicos a diseñar flujos de trabajo robustos y agénticos. Al leer explicaciones paso a paso y analizar ejemplos de código estructurados, comprenderás cómo conectar modelos de lenguaje grandes con fuentes de datos externas, gestionar la memoria conversacional y desplegar tus soluciones como APIs listas para producción. Lo que aprenderás: * Comprender la arquitectura central de los modelos de lenguaje grandes y los fundamentos de la ingeniería de prompts; * Construir pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) para conectar LLMs con bases de datos vectoriales; * Implementar memoria conversacional y gestión de estado utilizando LangChain y LangGraph; * Diseñar agentes de IA autónomos capaces de usar herramientas y tomar decisiones en múltiples pasos; * Aplicar prácticas modernas de Python, incluyendo async/await y type hints, para un desarrollo de APIs eficiente; * Configurar flujos de trabajo listos para producción con caché, logging y monitorización del rendimiento. El curso comienza con la terminología esencial de IA y técnicas fundamentales de prompts antes de pasar a la construcción práctica de pipelines, diseño de agentes y estrategias de despliegue final. Está diseñado para desarrolladores de Python y entusiastas de la tecnología que buscan ingresar al espacio de la ingeniería de IA, sin requerir experiencia previa en machine learning. Comienza a leer hoy mismo para dominar los elementos esenciales del desarrollo moderno de aplicaciones LLM.