Curso LangChain, 1:1.Creas tus apps LLM y agentes.
Este curso LangChain en 1:1 pone a un experto sobre tu código para recorrer lo que importa: cadenas limpias con LCEL, un RAG sobre tus propios datos, agentes con tools y LangGraph, y observabilidad LangSmith hasta producción. Partimos de tu app real, no de teoría.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formados · Certificada France Num
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Freepik SpacesEntregamos apps LangChain para clientes reales, no solo en teoría.
La mayoría de los cursos de LangChain son vídeos grabados por personas que siguieron el quickstart la víspera, sobre una versión que ya ha cambiado. En Hack'celeration es al revés: conectar cadenas LCEL, montar RAG sobre bases de conocimiento, construir agentes con LangGraph y conectarlos a LangSmith, es nuestro día a día de agencia. Entregamos agentes y RAG con LangChain para clientes cada semana. Todo lo que te enseñamos lo practicamos sobre proyectos entregados. Conocemos las trampas (el RAG que alucina por un mal chunking, el agente que entra en bucle infinito) porque ya las hemos resuelto.
- Entregamos agentes y RAG con LangChain para clientes cada semana, no solo en teoría
- Formato 1:1: el formador se adapta a tu nivel, principiante en LLM o dev experimentado
- Te decimos cuándo LangChain es excesivo (a veces basta una simple llamada a la API o LlamaIndex)
- Partimos de tu app real y tus datos reales, no de un ejemplo de mentira
El curso LangChain se apoya en cuatro pilares concretos.
Un LangChain mal llevado son tutoriales que ya no compilan, un RAG que alucina y un agente que quema tu presupuesto de tokens. La mayoría de los líos vienen del método, no del framework. Retomamos tu código real y recorremos los cuatro pilares juntos.
- Cadenas y LCEL
Cadenas limpias, con LCEL y las bases
Empezamos por los cimientos: prompts, modelos, output parsers y el LangChain Expression Language (LCEL) para conectar todo con el operador pipe. Entiendes qué es un Runnable, cómo encadenar, hacer streaming y ejecutar en paralelo, y por qué LangChain cambia a menudo de sintaxis entre versiones. Partimos de tu idea real de app, no de un hello world. Sales con una primera cadena que funciona y que sabes hacer crecer.
Ver las cadenas - RAG sobre tus datos
Respuestas con fuentes, sobre tus propios documentos
El RAG es el caso de uso número uno de LangChain. Cargamos tus documentos reales (PDF, base de conocimiento, Notion, web), los troceamos bien, los convertimos en embeddings y los guardamos en un vector store (Chroma, pgvector, Pinecone). Luego conectamos la retrieval para que tu LLM responda apoyándose en tus datos, con las fuentes. Gestionamos el chunking, los metadatos y el re-ranking. Terminas con un RAG que deja de inventarse las cosas.
Ver el RAG - Agentes, tools y LangGraph
Agentes que actúan, orquestados con LangGraph
Pasamos del texto a la acción. Aprendes el tool calling para que tu agente llame a tus funciones y tus API, y construyes workflows de varios pasos con LangGraph: grafos con estado, bucles, ramas condicionales, un humano en el bucle. Es mucho más fiable que un agente ReAct dejado a su aire. Ponemos los límites para que no entre en bucle infinito ni queme tu presupuesto de tokens.
Ver los agentes - LangSmith y producción
Pon tu app en producción, observada con LangSmith
Una app LLM sin observabilidad es una caja negra imposible de depurar. Conectamos LangSmith para trazar cada llamada, ver los prompts reales, los tokens, la latencia y el coste, y montar evals para medir si mejoras. Después desplegamos: gestión de claves, streaming, errores y presupuesto. También te decimos cuándo LangChain es excesivo para tu caso. Sales con una app que puedes vigilar, no un prototipo que rompe en silencio.
Habla con un formador
Descubre a los formadores, sal con un plan.
Deja tu email. Volvemos a ti para ponerte en contacto con un formador certificado por Hack'celeration: miramos tu idea de app, detectamos qué te bloquea en LangChain y te decimos por dónde empezar. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.
- Un diagnóstico de tu proyecto y tu arquitectura LangChain
- Las primeras acciones a hacer, por orden de prioridad
- El formato 1:1 adecuado para tu nivel y tus objetivos
- Una opinión honesta: LangChain, LlamaIndex o no-code según tu caso
Tu acompañamiento LangChain, paso a paso.
Cinco pasos, sin saltarse ninguno. Cada uno sobre tu código real, con un entregable claro. Desde la primera sesión enmarcamos tu idea de app y conectamos tu primera cadena. Al final, construyes y pones en producción tus apps LangChain sin nosotros.
- Paso 1 · Auditoría de tu idea de app
Abrimos tu código real y enmarcamos qué quieres construir
Primera sesión, compartimos tu pantalla y miramos tu proyecto juntos. ¿Qué quieres construir: un chatbot sobre tu documentación, un asistente que actúa, un pipeline de extracción? Clarificamos la necesidad, elegimos el modelo y el troceado adecuados, y decidimos enseguida si LangChain encaja o si basta una simple llamada a la API. Sales con una arquitectura clara y la lista de frentes, por orden de prioridad. Sin teoría, tu proyecto real.
- Paso 2 · Tu primera cadena
Conectamos una cadena limpia con LCEL
Vamos a lo concreto. Ponemos las piezas base (prompt, modelo, output parser) y las conectamos con LCEL y el operador pipe. Entiendes los Runnables, el streaming, las ejecuciones en paralelo y la gestión de errores. Retomamos lo que te bloqueaba en la documentación, a menudo una versión que cambió la sintaxis, y dejamos tu cadena legible y testeable. Al final tienes una primera cadena que funciona sobre tu caso real y que sabes hacer crecer.
- Paso 3 · RAG sobre tus datos
Montamos un RAG sobre tus propios documentos
Aprovechamos el caso de uso estrella de LangChain: el RAG. Cargamos tus documentos reales, los troceamos bien (el chunking lo cambia todo), los convertimos en embeddings y los guardamos en un vector store adaptado a tu volumen (Chroma en local, pgvector, Pinecone). Conectamos la retrieval, añadimos metadatos y re-ranking para que las respuestas tengan fuentes y sean precisas. Practicas sobre tus propios archivos, no un ejemplo de mentira. Terminas con un RAG que responde de verdad sobre tu base.
- Paso 4 · Agentes y LangGraph
Construimos un agente orquestado con LangGraph
Pasamos a la acción. Configuramos el tool calling para que tu agente llame a tus funciones y tus API, y luego estructuramos el workflow con LangGraph: un grafo con estado, ramas condicionales, bucles y un humano en el bucle cuando hay que validar. Es mucho más fiable que un agente dejado a su aire. Ponemos los límites (tope de iteraciones, presupuesto de tokens) para que no se descontrole. Sales con un agente que hace acciones reales sobre tu caso.
- Paso 5 · Producción y observabilidad
Desplegamos tu app, vigilada con LangSmith
El objetivo número uno: que seas autónomo hasta producción. Conectamos LangSmith para trazar cada ejecución, ver los prompts reales, los tokens, la latencia y el coste, y montar evals para medir tu progreso. Después desplegamos: gestión de claves, streaming, errores y presupuesto. Al final, sabes construir, depurar y poner en producción una app LangChain sin nosotros. Y si quieres delegar más adelante, también tenemos una agencia LangChain, pero ese no es el objetivo aquí.
Por qué formarte en 1:1 con nosotros.
- +300Pros ya formados en IA
Más de 300 personas han pasado por nuestras formaciones en Francia y Europa. Devs, perfiles de datos, fundadores de pymes. No son cifras de vanidad: gente que puso una app LLM real en producción, RAG o agente, en vez de quedarse atascada en un tutorial de LangChain que ya no compila.
- 4,7/5Nota sobre 334 reseñas verificadas
Nota media de 4,7 sobre 5, sobre 334 reseñas. No te vamos a prometer que un agente LangChain funcione a la primera: hay que iterar sobre tus datos reales. Pero el formato 1:1 marca la diferencia entre seguir un notebook y saber depurar tu propio RAG.
- 1:1Un experto dedicado, no una clase de 100
No eres un número en un webinar. Un formador abre tu código real, mira tu cadena y tu RAG, y avanza sobre tus casos concretos. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, repeticiones incluidas.
Una agencia en activo, reconocida por el Estado francés.
Hack'celeration está certificada Activateur France Numérique y ostenta el título de Embajadora de la IA, otorgados por France Num a las estructuras que impulsan de verdad la transformación digital de las empresas. Sobre el terreno, entregamos agentes y RAG con LangChain para clientes cada semana: más de 300 pros formados y una nota de 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas, dejadas por quienes hicieron nuestros acompañamientos, no solo por el comprador.
- Certificada Activateur France Numérique
- Embajadora de la IA (France Num)
- +300 pros formados en Francia y Europa
- 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas
Las preguntas que más nos hacen.
¿Qué es un curso de LangChain en 1:1?
Un acompañamiento individual con un experto en LangChain, no una clase de 100 personas. Abrimos tu código real, miramos tu cadena y tus datos, y avanzamos sobre tus casos reales: cadenas LCEL, RAG, agentes, LangGraph, observabilidad LangSmith. Haces tus preguntas en directo, el formador adapta el ritmo a tu nivel. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, y sales con código que funciona cada vez. Eso marca la diferencia entre seguir un notebook y saber depurar tu propia app LLM.¿Cuánto cuesta el curso de LangChain?
No hay un precio único. Te ponemos en contacto con un formador certificado por Hack'celeration, según tu necesidad y tu nivel. El precio varía de un formador a otro, según su perfil y el formato que encaje con tu proyecto.¿Hay que saber programar en Python para hacer el curso?
Sí, hace falta un nivel decente de Python, ya que LangChain es una librería de código. No tienes que ser un dev sénior, pero conviene estar cómodo con funciones, clases e instalación de paquetes. Si ya sabes algo de Python y empiezas con los LLM, el formato 1:1 parte de tu nivel exacto. También existe LangChain.js si eres más de JavaScript o TypeScript, y nos adaptamos a tu stack. Si no quieres programar nada, te lo decimos con franqueza y te orientamos hacia el no-code.LangChain o LlamaIndex: ¿cuál elegir?
Depende de tu caso. LangChain es más amplio: cadenas, agentes, tools, orquestación con LangGraph, un ecosistema completo para construir todo tipo de apps LLM. LlamaIndex está más centrado en el RAG y la indexación de datos, a menudo más simple y directo si tu única necesidad es consultar tus documentos. Muchos proyectos combinan ambos. Si quieres agentes que actúan y workflows complejos, LangChain. Si solo quieres un buen RAG rápido, LlamaIndex merece un vistazo. En el curso te ayudamos a decidir según tu proyecto real, sin dogmas.¿LangChain o una herramienta no-code como n8n o Flowise?
Pregunta legítima. Para un prototipo rápido o un workflow simple, una herramienta no-code como n8n, Make o Flowise te hace ganar tiempo y no exige código. En cuanto necesitas lógica fina, control sobre el RAG, agentes fiables o una puesta en producción versionada de verdad, LangChain en Python te da mucho más control. La respuesta correcta no siempre es LangChain, y te lo diremos. En 1:1 miramos tu necesidad real y elegimos la herramienta que te cuesta menos esfuerzo para el resultado buscado.¿Cómo se construye un RAG con LangChain?
El RAG siempre sigue los mismos pasos, y los recorremos sobre tus datos reales: cargar tus documentos, trocearlos en chunks (el troceado marca de verdad la calidad), convertirlos en embeddings y guardarlos en un vector store como Chroma, pgvector o Pinecone. Luego conectamos la retrieval para recuperar los pasajes relevantes y pasarlos al LLM, con las fuentes. Añadimos metadatos y a veces re-ranking para la precisión. En el curso montamos este pipeline sobre tu propia base documental, no sobre un ejemplo de juguete.¿Qué es LangGraph y cuándo usarlo?
LangGraph es la pieza de LangChain para orquestar workflows complejos como un grafo con estado. En vez de un agente ReAct dejado a su aire, defines nodos, ramas condicionales, bucles y puntos donde un humano valida. Es lo que usamos cuando un agente tiene que encadenar varios pasos de forma fiable y reproducible: extraer, luego verificar, luego actuar, por ejemplo. Lo necesitas cuando una simple llamada o una cadena lineal ya no basta. En 1:1 construimos un grafo LangGraph sobre tu caso concreto y ponemos los límites de seguridad.¿Para qué sirve LangSmith en mis apps LangChain?
LangSmith es la observabilidad y la evaluación de tus apps LLM. En concreto, traza cada ejecución: ves los prompts reales enviados, las respuestas, los tokens consumidos, la latencia y el coste de cada paso. Sin eso, una app LangChain es una caja negra imposible de depurar cuando una respuesta se tuerce. LangSmith también te deja montar evals para medir si un cambio mejora de verdad los resultados, en vez de juzgar por intuición. En el curso lo conectamos en cuanto tenemos una cadena, para que depures con datos, no con suposiciones.¿Cuánto se tarda en poner una app LangChain en producción?
Depende de la complejidad. Una primera cadena o un RAG simple sobre una documentación puede funcionar en local en unas sesiones. Un agente de varios pasos con LangGraph, evals de LangSmith y un despliegue real lleva más tiempo, sobre todo para hacerlo fiable sobre tus datos reales. La trampa clásica: un prototipo que funciona en un notebook pero rompe en producción en los casos límite. Priorizamos desde la primera sesión para que tengas un entregable que funciona rápido, y luego lo endurecemos para producción. No hay botón mágico, pero un método claro acelera mucho.¿El curso es online o presencial?
100% online, por vídeo, en 1:1. Te unes a las sesiones desde donde estés, compartimos tu pantalla y tu código LangChain en directo. Las sesiones se graban por si quieres repasarlas. El formato individual significa interacción real: no eres un número en un webinar de 100, el formador responde a tus preguntas sobre tu cadena, tu RAG y tu agente. Eso hace que el aprendizaje sea concreto en un framework que se aprende sobre todo construyendo.
LangChain puede hacer mucho por ti. Conoce a tu formador.
Deja tu email. Un experto que entrega apps LangChain a diario mira tu proyecto y te enseña cómo construir tu RAG o tu agente de verdad. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.