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Curso de LangSmith

Ver qué hace de verdad tu aplicación de LLM: activar trazas con variables de entorno, instrumentar con @traceable y wrap_openai, y usar tableros, alertas, feedback y detección de problemas para cerrar el ciclo.

Unidades: 2 unidades
Lecciones: 4 lecciones
Ejercicios: 28 ejercicios
Niveles: Básico → Intermedio

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Niveles del curso

Básico
1 unidad · 2 lecciones
Intermedio
1 unidad · 2 lecciones

Temario completo

1. Qué es LangSmith
Básico
Observabilidad para aplicaciones de LLM, de la traza individual a la métrica de producción.
La definición textual: "LangSmith Observability da visibilidad completa de tu aplicación de LLM: desde trazas individuales hasta métricas de rendimiento de toda la producción."
Lecciones
- El problema
- Activar trazas
2. Cerrar el ciclo
Intermedio
De mirar trazas a cambiar el sistema: tableros, alertas, feedback y automatizaciones.
Ver trazas es el principio. Lo que hace útil una plataforma de observabilidad es que lo que se ve cambie algo.
Lecciones
- Medir y avisar
- De la traza a la causa

Qué vas a saber al terminar

Qué es LangSmith: Observabilidad para aplicaciones de LLM, de la traza individual a la métrica de producción.
Cerrar el ciclo: De mirar trazas a cambiar el sistema: tableros, alertas, feedback y automatizaciones.

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1. Qué es LangSmith

Lecciones

2. Cerrar el ciclo

Lecciones

Qué vas a saber al terminar

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