Curso Completo LangChain: Pipelines, RAG, Agentes, LCEL e IA
Construye sistemas de IA reales con LangChain, LCEL, RAG, memoria y agentes. Implementa proyectos conectados a OpenAI
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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.
Learning Objectives
🔹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
Prerequisites
🔹Es necesario saber programar de manera avanzada🔹Es necesario conocer de programación en Python avanzada
🔹Es necesario saber de Inteligencia Artificial Generativa
Who This Course Is For
🔹Toda persona interesada en aprender sobre LangchainCourse Details
| Price | FREE |
| Views | 0 |
| Lectures | 59 |
| Duration | 15.5 hours |
| Last Update | 13-May-2026 |
| Release Date | 29-Apr-2026 |
| Category | Development |
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30
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This course includes:
📹 Video lectures
📄 Downloadable resources
📱 Mobile & desktop access
🎓 Certificate of completion
♾️ Lifetime access
