Información del curso

Aprende a usar Neo4j desde LangChain con el paquete langchain-neo4j: convertir el sumario del BOE en un grafo con Neo4jGraph, buscar por significado con Neo4jVector y embeddings locales, ampliar cada resultado con su vecindario en el grafo (GraphRAG), hacer preguntas en español que Claude convierte en Cypher con GraphCypherQAChain, protegerte con consultas de solo lectura y validación del Cypher generado, guardar la conversación en el grafo con Neo4jChatMessageHistory y dar herramientas de grafo a un agente. Cada tema tiene teoría, práctica real paso a paso y cuestionario, y terminas con un asistente conversacional del BOE evaluado y probado. Neo4j es una marca registrada de Neo4j, Inc.; este curso es formación independiente, no oficial.

Duración estimada: 14 horas. Nivel: intermedio. Requisitos: Windows 10 u 11 con Python 3.12, conocimientos básicos de Python, una base de datos propia de Neo4j (Aura Free creada con tu cuenta o Neo4j en Docker Desktop) y tu propia clave de la API de Anthropic, que se guarda en un archivo .env y nunca en el código (su uso es de pago por consumo: consulta la tarifa vigente); los embeddings se calculan en tu equipo, sin clave. Se recomienda, aunque no es obligatorio, haber hecho G4. Diploma acreditativo incluido al aprobar el examen final.

8 temas · 16 lecciones · 40 preguntas de práctica · examen final

Temario

1. Neo4j y LangChain: el mapa y el entorno — Qué aporta un grafo a una aplicación LangChain, las clases de langchain-neo4j y un entorno con Neo4j, Python y credenciales seguras.
   • Qué aporta Neo4j a una aplicación LangChain
   • Entorno, base de datos y primera conexión
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
2. El grafo del BOE en Neo4j — Modelar el sumario del BOE con cuatro etiquetas y tres relaciones y cargar una semana con consultas parametrizadas.
   • Modelar el sumario del BOE como grafo
   • Cargar una semana del BOE con Neo4jGraph
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
3. Búsqueda por significado con Neo4jVector — Embeddings locales con sentence-transformers, índice vectorial sobre el grafo existente, retrievers, filtros y búsqueda híbrida.
   • Embeddings locales y un índice vectorial con Neo4jVector
   • Retriever, filtros y búsqueda híbrida
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
4. GraphRAG: recuperar con vector y grafo — La retrieval_query que amplía cada resultado con su vecindario y una cadena RAG con Claude que cita y se comprueba.
   • Vector más grafo: la consulta de recuperación
   • Una cadena RAG con Claude que cita sus fuentes
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
5. Texto a Cypher con GraphCypherQAChain — Preguntas en español convertidas en Cypher con Claude, pasos intermedios para depurar y palancas para mejorar la consulta generada.
   • Texto a Cypher con GraphCypherQAChain y Claude
   • Afinar el texto a Cypher: esquema, ejemplos y validación
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
6. Seguridad: consultas de solo lectura y validación — Inyección de instrucciones, defensa en cinco capas, validador con EXPLAIN y un Neo4jGraph de solo lectura con pruebas automáticas.
   • Riesgos del Cypher generado y defensa en capas
   • Un validador de Cypher y un grafo de solo lectura
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
7. Memoria en el grafo y herramientas para un agente — Conversaciones guardadas en Neo4j con Neo4jChatMessageHistory y tres herramientas de grafo, seguras y limitadas, para un agente con Claude.
   • Memoria de conversación con Neo4jChatMessageHistory
   • Herramientas de grafo para un agente
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)
8. Proyecto final: asistente conversacional del BOE — El asistente completo por módulos, un banco de evaluación con ataques, pruebas unitarias y de integración separadas y un repositorio listo para enseñar.
   • Diseñar y evaluar el asistente conversacional del BOE
   • Pruebas, repositorio y entrega
   • Cuestionario del tema (5 preguntas)

Cómo se aprueba y qué obtienes

• Cada lección: teoría, práctica paso a paso (en vídeo cuando esté publicado) y comprobación.
• Cuestionario por tema y examen final: se aprueba con un 7 sobre 10 y puedes repetirlo.
• Insignia verificable al completar el curso, para compartir en LinkedIn.
• Diploma acreditativo en PDF con código de verificación: incluido en el curso. No es una titulación oficial.

🔒 Curso de pago: 48,99 € (diploma acreditativo incluido). Comprar este curso · o toda la academia por 149 €/año. El acceso se abre solo en cuanto se confirma el pago.