RAG con LangChain en Python
LangChain ·IA Generativa
Curso completo para construir sistemas de recuperación aumentada con LangChain en Python sobre conocimiento corporativo propio. Cubre carga de documentos en distintos formatos, estrategias de chunking, generación de embeddings, integración con varias bases vectoriales y búsqueda semántica con reranking. Al terminar puedes diseñar e implantar asistentes internos sobre manuales, normativa o documentación de producto en proyectos empresariales con criterio de coste, latencia y gobernanza.
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Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).
Contenido del curso
Framework para integrar LLMs multi-proveedor con RAG, agentes y herramientas.
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Introducción a LangChain Lección
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LangChain API Reference Lección
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Instalación de LangChain Lección
Detalles del curso
Público objetivo
Este roadmap está especialmente diseñado para:
- Desarrolladores de software con conocimientos básicos de Python que deseen especializarse en aplicaciones de IA generativa
- Ingenieros de Machine Learning interesados en integrar modelos de lenguaje con bases de datos vectoriales
- Arquitectos de soluciones que necesiten diseñar sistemas de recuperación de información inteligentes
- Data Scientists que busquen ampliar sus habilidades hacia el procesamiento de lenguaje natural aplicado
- Profesionales de IA que quieran implementar chatbots empresariales con conocimiento específico de dominio
Se recomienda tener experiencia previa con Python y comprensión básica de conceptos de machine learning. Conocimientos previos sobre modelos de lenguaje son útiles pero no imprescindibles, ya que el roadmap cubre los fundamentos necesarios.
Contenido del roadmap
Fundamentos de LangChain y RAG
El itinerario comienza estableciendo las bases necesarias con la instalación de LangChain y sus dependencias, asegurando un entorno de desarrollo correctamente configurado. Posteriormente, explorarás la introducción a RAG, comprendiendo la arquitectura fundamental que permite a los modelos de lenguaje acceder a información externa de forma eficiente.
Gestión y preparación de documentos
Aprenderás técnicas esenciales para la carga de documentos desde múltiples fuentes, incluyendo archivos PDF, páginas web y bases de datos. El módulo de document loaders avanzados te permitirá trabajar con formatos complejos y fuentes de datos especializadas.
La fase de splitting de documentos te enseñará a dividir textos largos en fragmentos manejables, mientras que el chunking avanzado profundizará en estrategias sofisticadas para mantener la coherencia semántica y optimizar la recuperación de información.
Representación vectorial y almacenamiento
Dominarás la creación de embeddings, transformando texto en representaciones numéricas que capturan significado semántico. Explorarás diferentes vector stores y sus características, implementando soluciones con ChromaDB para proyectos ligeros y PGVector para sistemas empresariales que requieren la robustez de PostgreSQL.
Recuperación y optimización
El módulo de Semantic Search te capacitará para implementar búsquedas basadas en similitud semántica, superando las limitaciones de las búsquedas por palabras clave tradicionales. Finalmente, aprenderás técnicas de reranking para refinar los resultados de búsqueda y mejorar la relevancia de las respuestas generadas.
Evaluación práctica
El roadmap incluye evaluaciones prácticas que te permitirán demostrar tu dominio de los conceptos mediante la implementación de sistemas RAG completos y funcionales.
Objetivos de aprendizaje
Al completar este roadmap, serás capaz de:
- Configurar y gestionar entornos de desarrollo con LangChain para proyectos de IA generativa
- Implementar pipelines completos de procesamiento de documentos, desde la carga hasta la vectorización
- Diseñar estrategias de chunking optimizadas para diferentes tipos de documentos y casos de uso
- Integrar y comparar múltiples bases de datos vectoriales según requisitos de escalabilidad y rendimiento
- Desarrollar sistemas de búsqueda semántica que superen las capacidades de búsqueda tradicional
- Aplicar técnicas de reranking para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas
- Construir aplicaciones RAG de producción capaces de responder preguntas basándose en documentación empresarial
- Optimizar el rendimiento de sistemas RAG mediante la selección adecuada de embeddings y configuraciones de retrieval
- Evaluar y depurar sistemas RAG identificando y resolviendo problemas comunes de recuperación
- Implementar soluciones escalables que manejen grandes volúmenes de documentos manteniendo tiempos de respuesta óptimos
Este roadmap te proporcionará las habilidades técnicas demandadas en el mercado actual para desarrollar asistentes virtuales inteligentes, sistemas de soporte al cliente automatizados, herramientas de análisis documental y cualquier aplicación que requiera combinar la capacidad generativa de los LLM con conocimiento específico y actualizado.
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Preguntas frecuentes
- ¿RAG con LangChain en Python es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
- Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
- ¿En qué modalidades se imparte RAG con LangChain en Python?
- En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
- ¿Se adapta RAG con LangChain en Python al nivel de mi equipo?
- Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
- ¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
- La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.