Formacion tecnica para ingenieros que construyen RAG empresarial, agentes y pipelines con IA. LangChain, LangGraph, LlamaIndex. Vector stores, embeddings, retrievers, agents, evals, despliegue productivo y MCP.
10
Clases
~9h
Contenido
45+
Ejercicios
40
Preguntas
Temario del curso
01
LangChain vs LlamaIndex: cuando cada uno
Filosofias, casos, madurez. Elegir bien desde el dia 1
Basico
02
Setup: Python/TypeScript, dependencias, env
Primeros pasos productivos con LangChain y LlamaIndex
Basico
03
Embeddings y vector stores
OpenAI, Cohere, Voyage, text-embedding-3. Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant
Intermedio
04
RAG avanzado
Chunking inteligente, hybrid search, reranking, query expansion, citations
Intermedio
05
Chains, LCEL, runnables
LangChain Expression Language, composicion de pipelines
Intermedio
06
Agentes con LangGraph
State machines, tool use, multi-agent, human-in-the-loop
Avanzado
07
LlamaIndex: indexacion y query engines
Index types, sub-question, recursive retrieval, structured QA
Avanzado
08
Evals, observabilidad y LangSmith
Datasets, evaluators, tracing productivo, feedback loop
Avanzado
09
Integracion MCP NUEVO 2026
LangChain/LlamaIndex como clientes y servidores MCP
Novedad
10
Despliegue productivo y compliance NUEVO 2026
LangServe, LangGraph Cloud, costes, seguridad, RGPD
Novedad
Examen Final
40 preguntas — Certificable
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