RAG y Agentes de IA

Contenido Detallado

1. 1. Langchain y LLMs

   • Presentación
   • Creando una API Key de Gemini
   • Guía para Gestionar y Proteger Claves de API
   • Usando Gemini por Langchain
   • Langchain: Uso e Integración de LLMs
   • Creando el prompt de triaje
   • Cerebro del agente con structured output
   • Explorando la Función de Triaje
   • Haga lo que hicimos en el aula
   • Lo que aprendimos

2. 2. RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

   • Preparando el ambiente
   • Cargando documentos para el RAG
   • Configurando embeddings y vectorstore
   • Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
   • Prompt del RAG
   • Funcion del RAG
   • Decisiones Críticas en el Uso del RAG
   • Ejecutando el RAG
   • Haga lo que hicimos en el aula
   • Lo que aprendimos
   • Funcion del RAG
   • Ejecutando el RAG

3. 3. Construcción de Agentes Autónomos con Grafos de Estado (LangGraph)

   • Estructurando el agente
   • Programando el grafo
   • Detalle de TypedDict y Optional en Python
   • Desplegando los nodos
   • Desplegando las aristas
   • Evaluando flujos en Hermex Log
   • Haga lo que hicimos en el aula
   • Lo que aprendimos

4. 4. Ejecutando tu agente

   • Ejecutando el agente
   • Manejo de Errores en Flujos de Trabajo Automatizados
   • Haga lo que hicimos en el aula
   • Proyecto final
   • Lo que aprendimos
   • Conclusión