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# 🚀 Workshop: IA Generativa para Desarrolladores

¡Bienvenidos al workshop práctico de IA Generativa! Este taller está diseñado específicamente para estudiantes de ingeniería del software que quieren aprender a construir aplicaciones inteligentes.

## 📋 Contenido del Workshop

### 📑 Presentación (15 minutos)
- **Archivo**: `presentacion_fundamentos_llms.html`
- **Qué aprenderás**: Conceptos básicos, prompting, RAG
- **Formato**: Presentación interactiva con navegación por teclado

### 🎯 Notebooks Prácticos (45 minutos)

#### 1. 🔗 Cadenas Inteligentes (`01_introduccion_cadenas.ipynb`)
- **Tiempo**: 10 minutos
- **Qué construyes**: Analizador de código automático
- **Aprenderás**: LangGraph, workflows, procesamiento secuencial

#### 2. 💬 Chatbots con Memoria (`02_chats_memoria.ipynb`) 
- **Tiempo**: 10 minutos
- **Qué construyes**: Asistente de desarrollo con memoria
- **Aprenderás**: Memoria conversacional, tipos de memoria, asistentes especializados

#### 3. 📚 RAG con Documentación (`03_rag_langgraph.ipynb`)
- **Tiempo**: 15 minutos  
- **Qué construyes**: Sistema Q&A sobre documentación
- **Aprenderás**: RAG, búsqueda semántica, integración de datos

#### 4. 🤖 Introducción a MCP (`04_introduccion_mcp.ipynb`)
- **Tiempo**: 10 minutos
- **Qué aprenderás**: Protocolo del futuro, agentes con herramientas
- **Conceptos**: MCP vs RAG, integración con APIs externas

## 🚀 Comenzar Rápido

### Opción A: Setup Automático (Recomendado)

**Linux/macOS:**
```bash
# Ejecutar script de setup
chmod +x setup.sh
./setup.sh

# Después editar .env con tu API key
nano .env
```

**Windows (PowerShell):**
```powershell
# Permitir ejecución de scripts (una sola vez)
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# Ejecutar script de setup
.\setup.ps1

# Después editar .env con tu API key
notepad .env
```

**Windows (CMD):**
```cmd
# Ejecutar script de setup
setup.bat

# Después editar .env con tu API key
notepad .env
```

### Opción B: Setup Manual

**Linux/macOS:**
```bash
# 1. Crear entorno virtual
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Configurar API Key
cp .env.template .env
# Editar .env con tu OPENAI_API_KEY
```

**Windows:**
```cmd
# 1. Crear entorno virtual
python -m venv venv
venv\Scripts\activate.bat

# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Configurar API Key
copy .env.template .env
REM Editar .env con tu OPENAI_API_KEY
```

### 🔑 Obtener API Key de OpenAI
1. Ve a [platform.openai.com](https://platform.openai.com/)
2. Crea una cuenta o inicia sesión
3. Ve a API Keys → Create new secret key
4. Copia la key y pégala en tu archivo `.env`

### 3. Abrir la presentación
```bash
# Opción 1: Navegador
open presentacion_fundamentos_llms.html

# Opción 2: VS Code
code presentacion_fundamentos_llms.html
```

### 4. Ejecutar notebooks

**Linux/macOS:**
```bash
# Activar entorno (si no está activo)
source venv/bin/activate

# Abrir Jupyter o VS Code
jupyter notebook
# o
code 01_introduccion_cadenas.ipynb
```

**Windows:**
```cmd
# Activar entorno (si no está activo)
venv\Scripts\activate.bat

# Abrir Jupyter o VS Code
jupyter notebook
# o
code 01_introduccion_cadenas.ipynb
```

## 🔧 ¿Problemas? 

Si encuentras algún error, revisa nuestra **[Guía de Troubleshooting](TROUBLESHOOTING.md)** 📖

## 📖 Guía de Uso

### Para Instructores

**Flujo sugerido (60 minutos total)**:
1. **Presentación** (15 min): Contexto y fundamentos
2. **Notebook 1** (10 min): Demo + ejercicio rápido
3. **Notebook 2** (10 min): Demo + prueba interactiva  
4. **Notebook 3** (15 min): Implementación completa
5. **Notebook 4** (5 min): Conceptos avanzados
6. **Q&A** (5 min): Preguntas y siguientes pasos

**Tips de presentación**:
- Enfócate en casos de uso prácticos
- Deja que los estudiantes experimenten
- Usa los ejemplos incluidos
- Muestra el valor comercial

### Para Estudiantes

**Orden recomendado**:
1. ✅ Revisa la presentación primero
2. ✅ Ejecuta cada notebook paso a paso
3. ✅ Modifica los ejemplos con tus datos
4. ✅ Experimenta con los ejercicios
5. ✅ Construye algo propio

**No olvides**:
- Leer los comentarios en el código
- Probar con tus propios ejemplos
- Hacer preguntas si algo no está claro
- Pensar en aplicaciones para tus proyectos

## 💡 Casos de Uso Prácticos

### Para tu día a día como desarrollador:
- 🔍 **Análisis de código**: Detectar bugs y optimizaciones
- 💬 **Asistente personal**: Recordar contexto de proyectos
- 📚 **Documentación interactiva**: Q&A sobre tu codebase
- 🤖 **Automatización**: Workflows inteligentes

### Para productos que construyas:
- 🎫 **Customer support**: Chatbots especializados
- 📖 **Knowledge base**: Documentación que responde preguntas
- 🔍 **Search inteligente**: Búsqueda semántica en contenido
- 🛠️ **Herramientas internas**: Asistentes para tu equipo

## 🛠️ Tecnologías Usadas

- **LangChain**: Framework para aplicaciones con LLMs
- **LangGraph**: Orquestación de workflows complejos
- **OpenAI API**: Modelo de lenguaje (GPT-3.5/4)
- **FAISS**: Base de datos vectorial para RAG
- **Python**: Lenguaje principal del workshop

## 📚 Recursos Adicionales

### Documentación oficial:
- [LangChain Python](https://python.langchain.com/)
- [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
- [OpenAI API](https://platform.openai.com/docs)

### Para seguir aprendiendo:
- [LangChain Academy](https://academy.langchain.com/)
- [Anthropic Cookbook](https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook)
- [OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook)

### Comunidades:
- [LangChain Discord](https://discord.gg/langchain)
- [r/MachineLearning](https://reddit.com/r/MachineLearning)

## 🤝 Contribuir

¿Encuentras bugs o tienes ideas de mejora?
- Abre un issue
- Propón cambios
- Comparte tus casos de uso
- Ayuda a otros estudiantes

## 📄 Licencia

Este material es de uso educativo. Los ejemplos y código están disponibles bajo licencia MIT.

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## ❓ FAQ

**P: ¿Necesito experiencia previa con IA?**
R: No, el workshop está diseñado para principiantes con conocimientos básicos de programación.

**P: ¿Funciona con otros modelos además de OpenAI?**
R: Sí, puedes cambiar fácilmente a Anthropic Claude, Azure OpenAI, o modelos locales.

**P: ¿Cuánto cuesta usar la API de OpenAI?**
R: Para el workshop, aproximadamente $1-2 USD. Crea una cuenta y obtén créditos gratuitos.

**P: ¿Puedo usar esto en proyectos comerciales?**
R: Sí, todos los conceptos y código son aplicables a proyectos reales.

**P: ¿Qué hago si tengo problemas técnicos?**
R: Revisa la sección de troubleshooting en cada notebook o consulta la documentación oficial.

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¡Disfruta construyendo el futuro con IA! 🚀✨