No tienes acceso a esta clase

隆Contin煤a aprendiendo! 脷nete y comienza a potenciar tu carrera

LangChain Tools

23/26
Recursos

Uno de los desaf铆os m谩s grandes al trabajar con Large Language Models (LLMs) es su capacidad limitada para interactuar con sistemas externos y realizar tareas m谩s all谩 de la generaci贸n de texto. Aqu铆 es donde entra en juego el uso de Toolkits en LangChain, permitiendo que los LLMs interact煤en con sistemas externos como bases de datos, APIs y navegadores web, entre otros.

En esta secci贸n, vamos a profundizar en qu茅 son los Toolkits y c贸mo puedes aprovecharlos para ampliar las capacidades de tu agente o modelo de lenguaje, permiti茅ndole interactuar con fuentes de datos y realizar tareas espec铆ficas.

驴Qu茅 es un Toolkit en LangChain?

Un Toolkit es un conjunto de herramientas que se integran con LangChain para permitir que los language models ejecuten acciones en sistemas externos. Estas herramientas pueden incluir int茅rpretes de c贸digo, conexi贸n con bases de datos, navegaci贸n en la web, o cualquier otro servicio externo. En lugar de simplemente generar texto, un modelo equipado con Toolkits puede tomar decisiones, realizar consultas a bases de datos, ejecutar c贸digo, y m谩s.

Los Toolkits ampl铆an las capacidades de los agentes inteligentes, haciendo que los LLMs sean mucho m谩s 煤tiles y relevantes para aplicaciones del mundo real, como la consulta de informaci贸n en tiempo real o la ejecuci贸n de comandos en sistemas externos.

驴C贸mo funcionan los Toolkits en LangChain?

Los Toolkits funcionan como una capa de integraci贸n entre el language model y los sistemas externos. Cada Toolkit est谩 dise帽ado para conectar a los LLMs con una funcionalidad espec铆fica o un servicio externo. Cuando el modelo recibe una pregunta o una tarea que requiere interacci贸n con un sistema externo, el Toolkit act煤a como intermediario, permitiendo al agente ejecutar esa tarea de manera efectiva.

En esencia, el proceso es el siguiente:

  1. Input del Usuario: El usuario ingresa una pregunta o tarea que puede requerir acceso a una base de datos, una API externa o incluso la ejecuci贸n de c贸digo.
  2. Consulta a trav茅s del Toolkit: El Toolkit interpreta la tarea, ejecuta las acciones necesarias (como una consulta SQL o una b煤squeda en la web), y devuelve los resultados al language model.
  3. Generaci贸n de la Respuesta: El modelo procesa los datos obtenidos del Toolkit y genera una respuesta contextualizada y precisa, integrando la informaci贸n externa.

Ejemplo de Uso: SQL Database Toolkit

Uno de los Toolkits m谩s 煤tiles en LangChain es el SQL Database Toolkit, que permite a los agentes interactuar con bases de datos relacionales. Imagina que tienes una base de datos con informaci贸n sobre 谩lbumes, artistas y g茅neros musicales. Al integrar este Toolkit, el modelo puede realizar consultas SQL para extraer informaci贸n de la base de datos y responder preguntas basadas en estos datos.

Pasos para usar el SQL Database Toolkit:

  1. Instalar las Dependencias: Se necesita instalar las librer铆as de LangChain, junto con las dependencias para OpenAI (si se usa un modelo de OpenAI) y la librer铆a sqlite3 (o la base de datos que est茅s utilizando).
  2. Conectar el Language Model: Se conecta el Language Model (como GPT-4) a la base de datos. Esto se hace para que el modelo pueda hacer preguntas al agente, que a su vez, consulta la base de datos a trav茅s del Toolkit.
  3. Cargar la Base de Datos: Se carga la base de datos SQL en el entorno. El Toolkit permite que el modelo ejecute consultas directamente sobre la base de datos y obtenga informaci贸n relevante.
  4. Ejecutar Consultas y Generar Respuestas: Con el modelo y la base de datos conectados, el agente puede ejecutar consultas y generar respuestas basadas en los datos recuperados de la base de datos.

Potencial de los Toolkits

El uso de Toolkits ampl铆a el alcance de lo que los LLMs pueden lograr. Algunos ejemplos pr谩cticos incluyen:

  • Integraci贸n con APIs: Un Toolkit puede permitir que el agente consulte APIs externas para obtener informaci贸n actualizada, como resultados deportivos, cotizaciones burs谩tiles, o datos meteorol贸gicos.
  • Ejecuci贸n de C贸digo: A trav茅s de int茅rpretes de c贸digo, los LLMs pueden ejecutar c贸digo Python para resolver problemas complejos o manipular datos en tiempo real.
  • Navegaci贸n Web: Un Toolkit puede permitir que el modelo realice b煤squedas en la web en tiempo real, devolviendo resultados actualizados que no est谩n incluidos en su entrenamiento.
  • Automatizaci贸n de Tareas: Al integrar el modelo con sistemas de productividad, se pueden automatizar tareas como la gesti贸n de correos electr贸nicos, la creaci贸n de calendarios, o el manejo de sistemas ERP y CRM.

Casos de Uso Comunes de Toolkits

Algunos de los Toolkits m谩s utilizados y sus aplicaciones incluyen:

  • B煤squeda en Internet: Para realizar consultas en l铆nea y obtener informaci贸n en tiempo real.
  • Interacci贸n con Bases de Datos: Consultas directas a bases de datos SQL o NoSQL para extraer informaci贸n relevante.
  • Interpretes de C贸digo: Ejecutar scripts o resolver problemas espec铆ficos mediante el uso de un entorno de programaci贸n.
  • Productividad y Automatizaci贸n: Integrar el agente con herramientas de productividad como Google Calendar, Gmail, o Slack para automatizar tareas.

Beneficios de Usar Toolkits en LangChain

  • Interactividad: El modelo no solo genera texto, sino que tambi茅n puede interactuar con sistemas externos para ejecutar tareas.
  • Eficiencia: Los Toolkits permiten obtener respuestas precisas y actualizadas, al realizar consultas en tiempo real o ejecutar c贸digo para obtener resultados.
  • Personalizaci贸n: Puedes conectar los LLMs con tus propios sistemas internos, como bases de datos corporativas o APIs privadas, para obtener respuestas que son espec铆ficas para tu caso de uso.

Aportes 5

Preguntas 0

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

A m铆 me llama la atenci贸n Office365 Toolkit como para hacer citas y contestar correos autom谩ticos. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-4d0f128c-9995-43c5-840d-73212c3fb057.jpg)
Buen curso
Repo del Curso... <https://github.com/platzi/agentes-ai/tree/main>
A mi llamo la atenci贸n office 365 y Slack Toolkit
馃 ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/E2B_DataAnalysis-b0c3b1c8-0797-4e28-ad6d-02a90a301bbf.jpg)