Duración
3 meses
Fecha de Inicio
28-04-2026
Modalidad
online
Dificultad
Avanzado
Precio
338 €
El Curso de Desarrollo con LangChain para Aplicaciones LLM de Academia IA está diseñado para formar desarrolladores y profesionales técnicos capaces de construir aplicaciones inteligentes sobre modelos de lenguaje de gran escala. El programa cubre desde la arquitectura de cadenas y agentes hasta la integración con bases de datos vectoriales, APIs externas y sistemas de memoria persistente mediante LangChain.
Te enseñaremos los patrones de desarrollo que utilizan los equipos de ingeniería de IA en producción: diseño de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation), construcción de agentes autónomos con herramientas personalizadas, gestión de memoria conversacional, orquestación de múltiples LLMs, evaluación de outputs y despliegue de aplicaciones. El curso incluye un Proyecto Final donde construirás una aplicación LLM completa y funcional sobre un caso real.
El Curso de Desarrollo con LangChain responde a la necesidad crítica de ingenieros y desarrolladores que quieren construir productos reales sobre modelos de lenguaje de gran escala. La demanda de profesionales capaces de arquitectar sistemas LLM en producción —más allá del prototipado básico— se ha disparado, y el mercado carece de perfiles con dominio profundo de frameworks de orquestación como LangChain.
El propósito del curso es que el alumno sea capaz de diseñar, desarrollar y desplegar aplicaciones LLM robustas y escalables. Aprenderás a construir sistemas RAG con recuperación semántica, orquestar agentes que razonan y usan herramientas externas, gestionar contexto y memoria en conversaciones largas, conectar LLMs con bases de datos y APIs reales, y evaluar sistemáticamente la calidad de los outputs generados por tus modelos.
La formación incluye el uso de LangChain y LangGraph para flujos complejos, integración con OpenAI, Anthropic y modelos open-source vía Ollama, almacenamiento vectorial con ChromaDB y Pinecone, y despliegue con LangServe, culminando con un Proyecto Final de aplicación LLM lista para producción.
El Curso de Desarrollo con LangChain te capacita para trabajar como AI Engineer o LLM Developer en startups tecnológicas, equipos de producto, consultoras de IA y empresas que están construyendo sus propias aplicaciones inteligentes. Podrás optar a roles como desarrollador de aplicaciones RAG, arquitecto de agentes LLM, o especialista en integración de modelos de lenguaje en entornos productivos.
La formación te prepara para ejecutar proyectos técnicos de alta complejidad: diseñar pipelines de ingesta y recuperación de documentos, construir agentes con razonamiento multi-paso, implementar memoria persistente y contextual, conectar LLMs con herramientas externas como buscadores, bases de datos SQL o APIs REST, y evaluar y depurar aplicaciones LLM con trazabilidad completa mediante LangSmith.
También adquirirás competencias para optimizar costes de inferencia, seleccionar el modelo adecuado según caso de uso, gestionar prompts de forma versionada y reproducible, y arquitectar sistemas multi-agente con LangGraph. El dominio de estos patrones te permitirá trasladar inmediatamente tus habilidades a proyectos reales en tu entorno profesional actual.
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Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Aprende a tu ritmo y concilia el desarrollo de aplicaciones LLM con tu trabajo.
Aunque el curso es técnico, no necesitas ser experto. Aprenderás con ejemplos guiados y plantillas reutilizables.
Trabajarás con LangChain, LangGraph, ChromaDB, Pinecone y OpenAI: el stack que usan los equipos de IA en producción hoy.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Desarrollo con LangChain te posiciona en uno de los perfiles más demandados y mejor remunerados del mercado tecnológico actual. Las empresas que desarrollan productos basados en IA necesitan urgentemente ingenieros capaces de construir sistemas LLM robustos, y los profesionales con dominio de LangChain son escasos.
Acceso a roles de alta demanda y salario competitivo: El perfil de AI Engineer especializado en LLMs figura entre los más buscados en ofertas tecnológicas globales, con salarios que superan consistentemente la media del sector. Dominar LangChain en profundidad —no solo a nivel tutorial— te abre puertas a equipos de producto, startups de IA y grandes corporaciones en plena transformación.
Capacidad de construir productos reales de principio a fin: Aprenderás a llevar una aplicación LLM desde el diseño inicial hasta el despliegue en producción, incluyendo arquitectura, integración de datos, evaluación y monitorización. Esta visión completa del ciclo de desarrollo te diferencia de perfiles que solo dominan una parte del stack.
Dominio del stack técnico más adoptado en la industria: LangChain es el framework de orquestación de LLMs más utilizado en proyectos reales a nivel mundial. Aprenderlo en profundidad —junto a LangGraph, LangSmith y las integraciones con los principales proveedores de modelos— garantiza que tu conocimiento sea directamente transferible a cualquier empresa del sector.
Comunidad técnica y aprendizaje continuo con Academia IA: Al formarte con Academia IA accedes a una red activa de +400 profesionales donde compartir arquitecturas, resolver dudas técnicas y mantenerte actualizado en un ecosistema que evoluciona a gran velocidad. El networking en comunidades especializadas es hoy tan valioso como el conocimiento técnico en sí.
El ecosistema de desarrollo sobre LLMs está creciendo a una velocidad sin precedentes. LangChain ha superado los 100 millones de descargas y se ha consolidado como el framework estándar para construir aplicaciones sobre modelos de lenguaje, siendo adoptado por miles de empresas que van desde startups hasta Fortune 500. Los ingenieros que dominan este stack son el cuello de botella que frena a muchas organizaciones en su adopción de IA.
Brecha crítica de talento técnico en IA aplicada: Existe una desproporción enorme entre la demanda de ingenieros LLM y la oferta disponible en el mercado. La mayoría de desarrolladores conocen los modelos superficialmente, pero pocos saben arquitectar sistemas completos con RAG, agentes y evaluación en producción. Cubrir esta brecha hoy representa una ventaja profesional extraordinaria y duradera en cualquier mercado tecnológico.
LangChain como estándar de facto en el desarrollo con LLMs: Igual que React se convirtió en el estándar del frontend o Django en el desarrollo backend con Python, LangChain está consolidando su posición como la capa de orquestación sobre la que se construyen aplicaciones LLM serias. Conocer sus patrones, abstracciones y mejores prácticas es ya una competencia técnica fundamental para cualquier desarrollador que trabaje con IA.
Ventana de oportunidad antes de que el mercado se sature: El campo del desarrollo LLM sigue siendo suficientemente joven como para que un profesional formado hoy pueda posicionarse como referente antes de que la competencia se intensifique. Quienes construyan proyectos, portafolios y reputación técnica en este ecosistema en los próximos meses tendrán una ventaja de posicionamiento que será muy difícil de replicar por quienes lleguen más tarde.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Desarrollo con LangChain sigue una estructura progresiva orientada a producción que replica los patrones de trabajo de equipos de ingeniería de IA reales: desde los fundamentos del framework hasta la orquestación de sistemas multi-agente con despliegue completo. Cada módulo construye sobre el anterior, garantizando que el alumno pueda ejecutar proyectos completos desde el primer día.
La formación arranca con la arquitectura central de LangChain: modelo de componentes, LCEL (LangChain Expression Language), gestión de prompts con PromptTemplates, parsers de salida y sistema de callbacks. Los módulos iniciales cubren la integración con los principales proveedores —OpenAI, Anthropic y modelos open-source vía Ollama—, la gestión de memoria conversacional y la construcción de chains sencillos sobre casos de uso reales.
Los contenidos avanzados abordan el diseño completo de sistemas RAG: ingesta documental, generación de embeddings, indexación en ChromaDB y Pinecone, y estrategias de recuperación con reranking. Se profundiza en la construcción de agentes con LangGraph, herramientas personalizadas y razonamiento multi-paso, la integración con bases de datos y APIs externas, y el despliegue con LangServe. El curso culmina con un Proyecto Final donde desarrollas una aplicación LLM completa con todos los componentes integrados y lista para producción.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final representa la culminación del proceso formativo y la demostración práctica de todas las competencias técnicas desarrolladas durante el curso. Consiste en el diseño, desarrollo y despliegue de una aplicación LLM completa con LangChain, aplicada a un caso de uso real elegido por el alumno, cubriendo todas las capas del stack: desde la ingestión de datos hasta la interfaz de usuario y la monitorización en producción.
El proyecto debe integrar los componentes trabajados a lo largo de la formación: construcción de un pipeline RAG funcional con base de datos vectorial real, implementación de al menos un agente con herramientas personalizadas, gestión de memoria persistente entre sesiones, integración con una fuente de datos externa (API, base de datos SQL o sistema de ficheros), y despliegue de la aplicación mediante LangServe. Adicionalmente, el alumno deberá configurar trazabilidad con LangSmith, documentar decisiones de arquitectura y presentar métricas de evaluación de los outputs del sistema construido.
El trabajo debe alcanzar un nivel de calidad que permita publicarlo como portfolio técnico en GitHub o presentarlo directamente en procesos de selección para roles de AI Engineer. La aplicación desarrollada demostrará dominio real del ciclo completo de desarrollo LLM: arquitectura, implementación, integración, evaluación y despliegue. Este proyecto tangible y funcional es la mejor credencial que un desarrollador puede presentar en un mercado donde la mayoría de candidatos solo acreditan conocimiento teórico.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí, este curso requiere conocimientos previos de Python a nivel básico-intermedio. A diferencia de otros cursos de Academia IA orientados a perfiles no técnicos, el Curso de Desarrollo con LangChain está diseñado específicamente para desarrolladores que ya saben programar y quieren especializarse en construcción de aplicaciones LLM. No necesitas experiencia previa con LangChain ni con inteligencia artificial: partimos desde cero en el framework. Pero sí deberías sentirte cómodo escribiendo funciones en Python, entendiendo estructuras de datos básicas y trabajando con librerías externas. Si tienes dudas sobre si tu nivel es suficiente, el manejo de APIs REST con requests y el trabajo con entornos virtuales son buenos indicadores de que estás listo para empezar.
El curso cubre en profundidad LangChain y LangGraph como frameworks principales de orquestación. Trabajarás con OpenAI GPT-4, Anthropic Claude y modelos open-source ejecutados localmente con Ollama. Para el almacenamiento vectorial aprenderás ChromaDB (local) y Pinecone (cloud), y para la generación de embeddings utilizarás tanto modelos de OpenAI como alternativas open-source. El despliegue de APIs se realiza con LangServe sobre FastAPI, y la evaluación y trazabilidad de aplicaciones con LangSmith. También cubriremos integración con bases de datos relacionales mediante el conector SQL de LangChain y conexión con APIs externas a través de herramientas personalizadas para agentes.
Absolutamente, y ese es el enfoque central del curso. Desde los primeros módulos estarás construyendo componentes funcionales que puedes reutilizar directamente en tus proyectos. Los patrones que aprenderás —RAG, agentes con herramientas, memoria persistente, despliegue con LangServe— son exactamente los mismos que se usan en aplicaciones LLM en producción en empresas reales. Si ya estás trabajando en un proyecto que integra IA o que podría beneficiarse de ella, el Proyecto Final puede ser precisamente ese caso de uso real. Muchos alumnos técnicos de Academia IA han llevado directamente el trabajo del curso a sus repositorios profesionales o lo han presentado en entrevistas para roles de AI Engineer con resultados concretos.
La diferencia está en la profundidad arquitectónica, el enfoque en producción y la estructura pedagógica. La documentación oficial de LangChain es excelente como referencia, pero no te enseña a tomar decisiones de arquitectura, a elegir entre patrones alternativos según el caso de uso, ni a depurar sistemas complejos cuando algo falla en producción. El Curso de Desarrollo con LangChain de Academia IA está construido por profesionales que han desarrollado aplicaciones LLM reales y conocen los errores más comunes, los antipatrones a evitar y las decisiones que marcan la diferencia entre un prototipo y un sistema mantenible. Además, la comunidad de +400 alumnos en Skool y el acceso a correcciones del Proyecto Final te proporcionan un nivel de acompañamiento que ningún tutorial puede ofrecer.
