Desarrollo de aplicaciones con LLM utilizando LangChain

Estructura y módulos de LangChain

Uso de modelos Open Source de Hugging Face

Uso de modelos de OpenAI API

Prompt templates de LangChain

Cadenas en LangChain

Utility chains

RetrievalQA chain

Foundational chains

Casos de uso de LangChain

¿Cómo utilizar LangChain en mi equipo?

¿Cómo manejar documentos con índices en LangChain?

La clase Document

Document Loaders: PDF

Document Loaders: CSV con Pandas DataFrames

Document Loaders: JSONL

Document Transformers: TextSplitters

Proyecto de Chatbot: configuración de entorno para LangChain y obtención de datos

Proyecto de Chatbot: creación de documents de Hugging Face

Uso de embeddings y bases de datos vectoriales con LangChain

¿Cómo usar embeddings de OpenAI en LangChain?

¿Cómo usar embeddings de Hugging Face en LangChaing?

Chroma vector store en LangChain

Proyecto de Chatbot: ingesta de documents en Chroma

RetrievalQA: cadena para preguntar

Proyecto de Chatbot: cadena de conversación

Proyecto de Chatbot: RetrievalQA chain

¿Para qué sirve la memoria en cadenas y chats?

Uso de modelos de chat con LangChain

Chat prompt templates

ConversationBufferMemory

ConversationBufferWindowMemory

ConversationSummaryMemory

ConversationSummaryBufferMemory

Entity memory

LangChain y LLM en evolución constante