Integración de LangChain con Servicios en la Nube
Los agentes conversacionales construidos con LangChain se pueden integrar en plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud para mejorar la automatización, la escalabilidad y las capacidades de procesamiento de datos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen aprovechar las capacidades de LangChain al integrarla con diversos servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilizar APIs y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones impulsadas por LangChain.
- Escalar e implementar agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implementar las mejores prácticas de monitoreo y seguridad en entornos en la nube.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a los Servicios en la Nube y LangChain
- Visión general de las plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud)
- Arquitectura de LangChain y posibilidades de integración
- Ventajas de los agentes conversacionales basados en la nube
Configuración de LangChain en Entornos en la Nube
- Instalación y configuración de LangChain para la nube
- Integración de LangChain con SDKs y APIs de la nube
- Despliegue de LangChain en AWS Lambda, Azure Functions y Google Cloud Functions
Uso de Servicios en la Nube con LangChain
- Integración de servicios de IA y ML basados en la nube con LangChain
- Conexión de LangChain con almacenamiento basado en la nube (S3, Azure Blob, Google Cloud Storage)
- Uso de bases de datos en la nube para memoria conversacional y persistencia de datos
Escalar y Gestionar Aplicaciones de LangChain
- Escalar aplicaciones de LangChain utilizando herramientas de orquestación en la nube
- Implementar funciones de escalado automático para escenarios de alta demanda
- Gestionar múltiples instancias de aplicaciones de LangChain en la nube
Seguridad y Cumplimiento en Desplegues en la Nube
- Mejores prácticas para asegurar LangChain en entornos en la nube
- Cifrado de datos y comunicaciones seguras de API
- Cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos (GDPR, HIPAA)
Monitoreo y Registro de LangChain en la Nube
- Implementación de herramientas de monitoreo basadas en la nube para LangChain
- Rastreo del rendimiento y métricas de conversación
- Configuración de alertas y registros para aplicaciones de LangChain
Escenarios Avanzados de Integración en la Nube
- Integración de LangChain con servicios de procesamiento de lenguaje natural basados en la nube
- Uso de LangChain con arquitecturas serverless
- Construcción de soluciones de IA en tiempo real con herramientas nativas de la nube
Tendencias Futuras y Avances en la Integración de la Nube y la IA
- Tecnologías emergentes en la nube para el desarrollo de IA
- El papel de LangChain en entornos de nube híbrida y multinube
- Automatización impulsada por IA y optimización en la nube
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos avanzados de servicios y arquitectura en la nube
- Experiencia con integraciones de APIs
- Conocimiento de la programación en Python
Audiencia objetivo
- Ingenieros de datos
- Profesionales de DevOps
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos de LangGraph para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
- Implementar controles de fiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
- Desplegar, supervisar y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, reducir costes y cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs).
Formato del curso
- Clase interactiva con momentos de debate.
- Abundancia de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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- Explicar los conceptos fundamentales de LangGraph (nodos, aristas, estado) y cuándo utilizarlos.
- Construir cadenas de prompts que se ramifiquen, llamen a herramientas y mantengan la memoria.
- Integrar recuperación de información y APIs externas en flujos de trabajo de grafo.
- Probar, depurar y evaluar aplicaciones LangGraph para garantizar su confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorrido por el código en un entorno de sandbox.
- Ejercicios basados en escenarios sobre diseño, pruebas y evaluación.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y gestionar soluciones sanitarias basadas en LangGraph, abordando al mismo tiempo los desafíos regulatorios, éticos y operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el sector sanitario, teniendo en cuenta el cumplimiento normativo y la auditoría.
- Integrar aplicaciones LangGraph con ontologías y estándares médicos (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplicar las mejores prácticas en fiabilidad, trazabilidad y explicabilidad en entornos sensibles.
- Desplegar, monitorizar y validar aplicaciones LangGraph en entornos de producción sanitaria.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con casos de estudio reales.
- Práctica de implementación en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
LangGraph para aplicaciones jurídicas
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de LangGraph específicos para el ámbito jurídico que preserven la audibilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías jurídicas y estándares de documentos en el estado del gráfico y en el procesamiento.
- Implementar controles de seguridad, aprobaciones con intervención humana y caminos de decisión trazables.
- Desplegar, monitorear y mantener servicios LangGraph en entornos de producción con observabilidad y control de costos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Construcción de flujos de trabajo dinámicos con LangGraph y agentes LLM
14 HorasLangGraph es un framework para componer flujos de trabajo basados en LLM con estructura de grafo, que soportan ramificación, uso de herramientas, memoria y ejecución controlable.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar enrutamiento condicional, reintentos y mecanismos de respaldo para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del curso
- Lección interactiva y discusión guiada.
- Laboratorios dirigidos y recorridos por el código en un entorno de laboratorio (sandbox).
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y correo electrónico estructurados como grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para la personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorear y optimizar el rendimiento del flujo de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Prácticas implementando flujos de trabajo de correo electrónico y tuberías de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica ramificada.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.