Fundamentos de LangGraph: Prompting y Encadenamiento de LLM Basados en Grafos

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM multiparte con estado, representadas como grafos composables con estado persistente y control sobre la ejecución.

Este curso teórico-práctico (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de plataformas de IA de nivel avanzado, profesionales de DevOps para IA y arquitectos de ML que deseen optimizar, depurar, monitorear y operar sistemas LangGraph de grado productivo.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y optimizar topologías complejas de LangGraph para mejorar la velocidad, el costo y la escalabilidad.
• Asegurar la fiabilidad mediante reintentos, tiempos de espera, idempotencia y recuperación basada en puntos de control.
• Depurar y rastrear ejecuciones de grafos, inspeccionar estados y reproducir sistemáticamente problemas en producción.
• Instrumentar grafos con registros, métricas y trazas, desplegarlos en producción y monitorear SLAs y costos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

LangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado persistente y múltiples actores, mediante grafos composables que permiten un control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (modalidad online o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, implementar y operar soluciones financieras basadas en LangGraph, garantizando una gobernanza adecuada, observabilidad y cumplimiento normativo.

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.

LangGraph permite la creación de flujos de trabajo con estado y múltiples actores, impulsados por LLMs, ofreciendo un control preciso sobre las rutas de ejecución y la persistencia del estado. En el sector sanitario, estas capacidades son fundamentales para garantizar el cumplimiento normativo, la interoperabilidad y desarrollar sistemas de apoyo a la decisión que se ajusten a los flujos de trabajo médicos.

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 es un marco de trabajo para construir aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes) con estado, que involucran múltiples actores, mediante gráficos composables con estado persistente y control preciso sobre la ejecución.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, implementar y operar soluciones jurídicas basadas en LangGraph, incorporando los controles necesarios de cumplimiento, trazabilidad y gobernanza.

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.

LangGraph 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.

Esta formación impartida por instructores (online o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros y equipos de producto de nivel intermedio que deseen combinar la lógica de grafos de LangGraph con bucles de agentes LLM para construir aplicaciones dinámicas y conscientes del contexto, como agentes de soporte al cliente, árboles de decisión y sistemas de recuperación de información.

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).
• Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

LangGraph es un marco de orquestación basado en grafos que permite flujos de trabajo condicionales y multi-etapa con modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas, ideal para automatizar y personalizar tuberías de contenido.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de correo electrónico dinámicas y ramificadas, así como tuberías de generación de contenido utilizando LangGraph.

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.