Fundamentos de LangGraph: Ensayo por lotes encadenado basado en grafos para LLM

Introducción a LangGraph y conceptos de grafos

• ¿Por qué usar grafos para aplicaciones de LLM? Orquestación frente a cadenas simples
• Nodos, aristas y estado en LangGraph
• Primer grafo ejecutable: Hola LangGraph

Gestión de estado y encadenamiento de prompts

• Diseño de prompts como nodos de grafo
• Transmisión de estado entre nodos y manejo de salidas
• Patrones de memoria: contexto a corto plazo frente a contexto persistente

Control de flujo, ramificación y manejo de errores

• Ruteo condicional y flujos de trabajo de múltiples caminos
• Reintentos, tiempos de espera (timeouts) y estrategias de contingencia
• Idempotencia y re-ejecuciones seguras

Herramientas e integraciones externas

• Llamadas de funciones/herramientas desde nodos de grafo
• Llamadas a APIs REST y servicios dentro del grafo
• Trabajo con salidas estructuradas

Flujos de trabajo aumentados con recuperación (Retrieval)

• Introducción a la ingesta y segmentación (chunking) de documentos
• Embeddings y almacenes de vectores (p. ej., ChromaDB)
• Respuestas fundamentadas con citas

Pruebas, depuración y evaluación

• Pruebas de estilo de unidad para nodos y rutas
• Rastreos (tracing) y observabilidad
• Controles de calidad: facticidad, seguridad y determinismo

Fundamentos de empaquetado e implementación

• Configuración del entorno y gestión de dependencias
• Implementación de grafos detrás de APIs
• Versionado de flujos de trabajo y actualizaciones progresivas (rolling updates)

Resumen y próximos pasos