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LangChain y Python: creando herramientas con OpenAI

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Discusiones sobre este curso

LangChain y Python: creando herramientas con OpenAI

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

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175

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Contenido Detallado

  1. 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. 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. 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. 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. 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

Conocimiento real para el mundo digital.

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