Langchain y LLMs con Python_A

 Comprender qué son los Large Language Models (LLMs) y cómo funcionan.
 
 Conocer la arquitectura y los componentes principales de Langchain.
 
 Instalar Python y la librería Langchain.
 
 Configurar cuentas de API de OpenAI y gestionar claves para conectar con LLMs.
 
 Utilizar Langchain para interactuar con LLMs y construir modelos de chat efectivos.
 
 Diseñar y aplicar plantillas de prompts para optimizar la entrada de datos en LLMs.
 
 Parsear y procesar la salida de los modelos para obtener resultados útiles.
 
 Transformar documentos y manejar cargadores para integraciones con plataformas como Google y AWS.
 
 Crear embeddings de texto y almacenar vectores en bases de datos para potenciar los LLMs con tus propios datos.
 
 Optimizar resultados mediante la compresión de datos utilizando LLMs.
 
 Diseñar modelos de cadena secuencial simples y avanzados en Langchain.
 
 Enrutar cadenas con LLMRouterChain para mejorar la estructura y flujo de las aplicaciones.
 
 Entender el concepto de memoria en Langchain y cómo implementarla.
 
 Crear buffers de memoria completos, resumidos y con ventana para manejar conversaciones.
 
 Desarrollar agentes que utilicen motores de búsqueda para mejorar sus respuestas.
 
 Crear agentes programadores de código y herramientas personalizadas.
 
 Implementar agentes conversacionales que puedan interactuar de manera efectiva utilizando LLMs y Langchain.
 
 Aplicar el conocimiento adquirido para crear sistemas RAG con bases de datos vectoriales.
 
 Crear agentes que realicen análisis automáticos de SQL a partir de consultas en lenguaje natural.