Clase 26 de 26 • Curso de Agentes AI
Contenido del curso
Conexión a Huggingface GPT-2 en Google Collaboratory
Desarrollo de Aplicaciones Conversacionales con LangChain
Creación de Agentes Inteligentes con LangChain
Instalación y uso de API Keys para modelos de lenguaje en Google Collab
quiz de Fundamentos de los Agentes Inteligentes y LangChain
Creación de Cadenas en LangChain con String Output Parser
Gestión de Historial de Chat con LangChain
Integración de Herramientas Claves en LangChain: Runnable, OutputParser, Streaming
Creación de Chatbots Inteligentes con Memoria Conversacional
Cadena de Procesos para Memoria Conversacional con GPT-3.5 Turbo
quiz de Cadenas en LangChain
Gestión de Vectores de Texto con Chroma y LangChain
Embeddings y su aplicación en modelos de lenguaje y RAG
Pinecone: Implementación de Bases de Datos Vectoriales Escalables
Creación de Chatbot RAG con LangChain y ChromaDB
Construcción de un Asistente Conversacional con LangChain y RAG
quiz de Retrieval-augmented generation (RAG)
En el fascinante mundo de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje por sí solos no garantizan el desarrollo de aplicaciones avanzadas. Para crear soluciones robustas y escalables, necesitamos herramientas que nos permitan monitorear, depurar y desplegar eficientemente nuestras aplicaciones. Langchain, Langsmith y Langraph emergen como componentes esenciales en este proceso, ofreciendo un ecosistema completo para el desarrollo avanzado de IA.
Langchain es el primer paso en el diseño de aplicaciones basadas en IA, proporcionando la estructura fundamental necesaria a través de la integración de diversas herramientas:
Con Langchain se construye el esqueleto del proyecto, pero para evolucionar a un producto final y funcional, se necesita llevar a cabo más acciones.
Langraph lleva la creación a la producción con un enfoque innovador basado en grafos y operación en la nube:
El uso de Landgraph facilita la colaboración entre diferentes agentes y garantiza la persistencia de datos y acciones, mejorando la eficiencia del flujo de trabajo.
Langsmith se centra en el monitoreo, depuración y evaluación continua del desempeño de las aplicaciones:
Estas capacidades de Langsmith son cruciales para garantizar la calidad y el éxito de los proyectos de IA, desde su desarrollo hasta su despliegue en entornos productivos.
Un aspecto crucial del desarrollo exitoso es la elección de tecnologías que se alineen con las capacidades y recursos de tu equipo. Langchain, Langsmith y Langraph ofrecen flexibilidad para integrar recursos de diferentes servicios, como Amazon o Azure, ampliando las posibilidades de desarrollo y despliegue.
Las herramientas comentadas son poderosos aliados que, al combinarse, permiten maximizar el potencial de los modelos de lenguaje y crear aplicaciones avanzadas e innovadoras. La colaboración y la persistencia se ven potenciadas, aumentando la productividad y eficacia de los proyectos de inteligencia artificial.
Así que, ¿por qué no ponerte manos a la obra? Explora estas herramientas, busca alternativas si es necesario, y lleva tus proyectos de IA a un nivel completamente nuevo.
