Creación de Agentes Inteligentes con LangChain y Memoria

¿Cómo utilizar prompts de la comunidad en Lanchain?

Bienvenidos a la emocionante aventura del desarrollo de agentes de inteligencia artificial. En este recorrido, veremos cómo la comunidad de Lanchain puede mejorar nuestros proyectos a través de la utilización de prompts disponibles en su plataforma. Let's dive into it!

Lanchain ofrece un repositorio conocido como Lanchain Hub, donde se pueden encontrar una variedad de prompts diseñados para diferentes propósitos, como chatbots, escritura de código, y tareas de evaluación. Este recurso comunitario es esencial para enriquecer nuestras aplicaciones con soluciones probadas y versátiles.

¿Qué es un prompt y cómo se inserta en Lanchain?

Un prompt es una instrucción o conjunto de instrucciones que se da a un modelo de lenguaje para guiar su respuesta. En nuestro caso, un prompt puede configurar cómo un agente interpreta comandos o responde a preguntas. Al acceder al Lanchain Hub, se obtiene un ejemplo concreto de un prompt y su formato. Este formato incluye varias partes:

• System: Indicación inicial que establece el contexto.
• Human: Entrada proporcionada por el usuario.
• Placeholder: Espacio reservado para información adicional.

Una vez que copiamos el prompt, lo llevamos a nuestro espacio de trabajo, utilizando herramientas como Google Colab.

¿Cómo crear un agente en Lanchain?

La creación de un agente en Lanchain se inicia importando el agente y las herramientas de creación desde la API de Lanchain. Aquí te mostramos un ejemplo de cómo hacerlo:

from langchain import crear_agente, herramientas
# Crear el agente
agente = crear_agente(
    large_language_model=modelo,
    tools=tools,
    prompt=prompt
)

Una vez creado el agente, se pueden asignar tareas aprovechando las herramientas cargadas. Importamos el agente ejecutor y lo configuramos para interactuar con las entradas del usuario:

from langchain import ejecutar_agente
# Configurar el ejecutor del agente
ejecutor_agente = ejecutar_agente(
    agente=agente,
    herramientas=tools_set
)

¿Cómo realizar consultas y almacenar memoria en el agente?

Ya con el agente en funcionamiento, realizamos consultas mediante la función Invoke. Esta permite enviar entrada al agente y recibir una salida adecuada. Así es como se estructura una consulta básica:

respuesta = agente.Invoke(input='Hola, ¿cómo puedo asistirte hoy?')

Posteriormente, una excelente funcionalidad de los agentes es añadirles memoria. Esto permite que el agente recuerde interacciones anteriores. Este es el proceso para incorporar memoria al agente usando la función GetSessionHistory:

# Obtener historial de sesión
historial = GetSessionHistory(agente)
# Consultas con memoria
agente.Invoke(input='¿Cuál es mi nombre?')
agente.Invoke(input='Mi nombre es Bob')

¿Cuál es el siguiente paso en el desarrollo del agente?

El último reto presentará la integración de todas estas características en un entorno profesional, como Visual Studio Code. El objetivo es reunir cada una de las secciones trabajadas en Google Colab y manejarlas en un entorno más robusto. Esto no solo facilita el proceso de desarrollo, sino que también prepara el proyecto para su futura implementación y mejora continua.

Con este conocimiento, estás más que equipado para avanzar y aplicar estas habilidades en proyectos reales. ¡Sigue explorando y expandiendo tus habilidades en desarrollo de la inteligencia artificial!