Fundamentos de Agentic RAG: Construye agentes de AI con LangGraph

A medida que la inteligencia artificial evoluciona, los modelos de recuperación estándar ya no son suficientes. Las aplicaciones modernas requieren flujos de trabajo agénticos: sistemas que pueden evaluar, enrutar y autocorregir sus propias respuestas para una precisión máxima. Este curso proporciona una introducción clara y basada en texto para construir sistemas de Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comenzarás con los conceptos fundamentales de los modelos de lenguaje y las bases de datos vectoriales antes de pasar a la arquitectura de los agentes con autocorrección. Al leer las explicaciones prácticas y los fragmentos de código, comprenderás cómo orquestar flujos de trabajo de AI complejos usando LangGraph. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de RAG, bases de datos vectoriales y prompt engineering. - Aprender cómo los flujos de trabajo agénticos difieren de la generación de AI lineal estándar. - Construir bucles de recuperación con autocorrección que evalúan y refinan sus propios resultados. - Aplicar LangGraph para orquestar procesos de AI de múltiples pasos y con estado. - Practicar el diseño de flujos lógicos para la recuperación de documentos, calificación y generación. El material está estructurado para construir tu conocimiento paso a paso. Comenzamos con la terminología central de AI y los patrones básicos de recuperación, introduciendo gradualmente la gestión de estado y los bucles de autorreflexión. Este curso está diseñado para principiantes y desarrolladores nuevos en los agentes de AI; no se requiere experiencia previa con LangGraph o machine learning avanzado. Comienza a leer hoy para desbloquear el siguiente nivel del desarrollo de aplicaciones inteligentes.