Introducción a LangChain

1

Desarrollo de aplicaciones con LLM utilizando LangChain

2

Estructura y módulos de LangChain

3

Uso de modelos Open Source de Hugging Face

4

Uso de modelos de OpenAI API

5

Prompt templates de LangChain

6

Cadenas en LangChain

7

Utility chains

8

RetrievalQA chain

9

Foundational chains

Quiz: Introducción a LangChain

Casos de uso de LangChain

10

Casos de uso de LangChain

11

¿Cómo utilizar LangChain en mi equipo?

Quiz: Casos de uso de LangChain

Manejo de documentos con índices

12

¿Cómo manejar documentos con índices en LangChain?

13

La clase Document

14

Document Loaders: PDF

15

Document Loaders: CSV con Pandas DataFrames

16

Document Loaders: JSONL

17

Document Transformers: TextSplitters

18

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

19

Proyecto de Chatbot: creación de documents de Hugging Face

Quiz: Manejo de documentos con índices

Embeddings y bases de datos vectoriales

20

Uso de embeddings y bases de datos vectoriales con LangChain

21

¿Cómo usar embeddings de OpenAI en LangChain?

22

¿Cómo usar embeddings de Hugging Face en LangChaing?

23

Chroma vector store en LangChain

24

Proyecto de Chatbot: ingesta de documents en Chroma

25

RetrievalQA: cadena para preguntar

26

Proyecto de Chatbot: cadena de conversación

27

Proyecto de Chatbot: RetrievalQA chain

Quiz: Embeddings y bases de datos vectoriales

Chats y memoria con LangChain

28

¿Para qué sirve la memoria en cadenas y chats?

29

Uso de modelos de chat con LangChain

30

Chat prompt templates

31

ConversationBufferMemory

32

ConversationBufferWindowMemory

33

ConversationSummaryMemory

34

ConversationSummaryBufferMemory

35

Entity memory

36

Proyecto de Chatbot: chat history con ConversationalRetrievalChain

Quiz: Chats y memoria con LangChain

Evolución del uso de LLM

37

LangChain y LLM en evolución constante

Curso de LangChain

Curso de LangChain

Omar Espejel

Omar Espejel

ConversationSummaryBufferMemory

34/37

Lectura

La ConversationSummaryBufferMemory (Memoria de Ventana de Resumen del Búfer en español) es una estrategia que permite a un chatbot mantener un equilibrio entre un resumen completo de la conversación y un uso más eficiente de tokens.

...

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📝 Sesgo de Memorización por resumen

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🗂️ Background

ConversationSummaryBufferMemory combina las ideas de BufferMemory y ConversationSummaryMemory.
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Mantiene un buffer de interacciones recientes en memoria, pero en lugar de vaciar completamente las interacciones antiguas, las compila en un resumen y utiliza ambos. A diferencia de la implementación anterior, utiliza la longitud del token en lugar del número de interacciones para determinar cuándo vaciar las interacciones.
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Enlaces auxiliares:

A diferencia de las otras formas de memoria, acá es necesario usar `tiktoken`, para tener un equilibrio entre tokens y conversación.