COURSE PREVIEWAbout this course
Este curso es una formación completa y práctica sobre LangChain, diseñada para llevarte desde cero hasta un nivel profesional, construyendo sistemas de inteligencia artificial reales, escalables y listos para producción.
No es un curso teórico. A lo largo del contenido aprenderás cómo se construyen hoy los sistemas de IA modernos, combinando modelos de lenguaje (LLMs), pipelines reproducibles, memoria conversacional, agentes inteligentes y arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Todo ello usando LangChain y LCEL, el estándar actual para orquestación de aplicaciones con IA.
Comenzaremos desde los fundamentos: entender qué problemas resuelve LangChain, su arquitectura interna y cómo preparar correctamente tu entorno de trabajo. Aprenderás a conectar LangChain tanto con OpenAI como con modelos locales usando Ollama, permitiéndote trabajar con IA en la nube o en local según tus necesidades.
A medida que avances, profundizarás en LCEL (LangChain Expression Language) para construir pipelines robustos, reutilizables y mantenibles. Verás cómo trabajar con streaming, batch, routers, retries y validaciones, todo aplicado a proyectos reales.
Uno de los pilares del curso es el diseño e implementación de sistemas RAG profesionales: ingestión de documentos, limpieza y chunking avanzado, generación y persistencia de embeddings, búsqueda semántica, compresión de contexto y mitigación de alucinaciones. No solo aprenderás el “cómo”, sino también el “por qué” de cada decisión técnica.
Al finalizar, no solo sabrás usar LangChain: sabrás diseñar, construir y mantener sistemas de IA reales, aplicables a productos, startups, automatizaciones, investigación o uso profesional avanzado.
What you'll learn
- Comprender qué es LangChain, qué problemas resuelve y cómo se usa en sistemas reales de IA
- Preparar un entorno profesional con Python, dependencias, OpenAI y modelos locales con Ollama
- Conectar LangChain con ChatGPT y Ollama, y alternar modelos según costos y necesidades
- Construir pipelines de IA usando LCEL (LangChain Expression Language) de forma clara y reutilizable
- Implementar streaming, batch, routers y manejo de errores en flujos LCEL
- Diseñar prompts efectivos usando roles, contexto, tareas y cierres estructurados
- Crear templates reutilizables y salidas estructuradas con Pydantic
- Evaluar resultados de IA y aplicar autocorrección automática de respuestas inválidas
- Ingerir documentos usando loaders, limpieza, segmentación y pipelines reproducibles
- Implementar estrategias avanzadas de chunking según tipo de documento
- Generar, persistir y gestionar embeddings para búsqueda semántica
- Construir sistemas RAG completos con recuperación, compresión y mitigación de alucinaciones
- Implementar memoria conversacional a corto y largo plazo en aplicaciones de IA
- Diseñar agentes inteligentes y herramientas con LangChain para tareas complejas
- Construir un Second Brain con IA: ingestión, búsqueda semántica, memoria y chat con fuentes
- Crear interfaces gráficas para configurar modelos, consultar conocimiento y visualizar fuentes
Before you begin
- Es necesario saber programar de manera avanzada
- Es necesario conocer de programación en Python avanzada
- Es necesario saber de Inteligencia Artificial Generativa
Who this is for
- Toda persona interesada en aprender sobre Langchain
How do you feel about this course?
Share your reaction. Select one emoji to leave or update your rating.
Please wait 30 seconds to explore this course.
This course opens on an external website.
Join the conversation
Share a thought or question. No account required.
Be the first to share your thoughts.
