LangGraph y LlamaIndex, bien explicado

En resumen

El curso, de un vistazo

«LangGraph y LlamaIndex, bien explicado» es un curso online en español de la Academia David Silvente · IA práctica, de nivel avanzado, con 8 temas, 16 lecciones y unas 16 horas a tu ritmo. Cuesta 149 € (IVA incluido) e incluye el diploma acreditativo. Está pensado para desarrolladores y técnicos de sistemas.

• Nivel: Avanzado
• Duración: unas 16 horas, a tu ritmo
• Temario: 8 temas y 16 lecciones
• Evaluación: cuestionario de 5 preguntas por tema y examen final; aprobado con 7
• Precio: 149 €, IVA incluido
• Diploma: diploma acreditativo con código de verificación e insignia verificable, incluidos
• Modalidad: online, a tu ritmo
• Idioma: español
• Ficha actualizada: noviembre de 2026

Qué aprenderás

• Grafos de estado
• Herramientas y agente ReAct
• Memoria con checkpointers e interrupciones
• Índices RAG con LlamaIndex
• Citas y evaluación
• RAG agéntico y un asistente del BOE con pruebas sin red y CI

Glosario

Conceptos clave del curso

• Framework de aplicaciones con LLM: Biblioteca que aporta las piezas repetitivas de un programa con modelos de lenguaje: mensajes, herramientas, memoria, datos.
• RAG: Generación aumentada por recuperación: buscar trozos relevantes en tus datos y dárselos al modelo antes de que responda.
• StateGraph: Clase de LangGraph con la que se declara el estado, los nodos y las aristas de un grafo antes de compilarlo.
• Reducer: Función asociada a una clave del estado que combina el valor anterior con el que devuelve un nodo.
• Herramienta (tool): Función de Python descrita al modelo (nombre, argumentos, docstring) que el modelo puede pedir que ejecutes.
• tool_calls: Lista en un AIMessage con las herramientas que el modelo pide, cada una con name, args e id.
• Checkpointer: Componente que guarda el estado del grafo tras cada paso para poder continuar, pausar o volver atrás.
• thread_id: Identificador de una conversación o hilo; se pasa en config["configurable"].
• Document: Contenedor de LlamaIndex para un texto y sus metadatos, origen de los nodos.
• Nodo (LlamaIndex): Trozo de un Document con sus metadatos; unidad que se vectoriza y se recupera.
• Retriever: Componente que devuelve los k nodos más parecidos a una pregunta, con su puntuación.
• NodeWithScore: Nodo recuperado junto con su similitud (.score) y sus metadatos.
• RAG agéntico: Patrón en el que la recuperación es una herramienta más que el agente decide cuándo usar.
• Enrutado: Decisión de qué herramienta o rama usar para una pregunta; la toma el modelo o un nodo en código.
• GenericFakeChatModel: Modelo de chat falso de LangChain que devuelve una lista de mensajes en orden; útil para guionizar agentes en pruebas.
• MockLLM y MockEmbedding: Dobles de LlamaIndex para crear y consultar índices sin modelo real.

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