Orquestación de agentes inteligentes con LangGraph
Contenido del curso
Herramientas y Búsqueda Vectorial
Orquestación y Construcción con LangGraph
Criterios de Uso y Finalización
Orquestación de agentes inteligentes con LangGraph
Orquestación de agentes inteligentes con LangGraph
Contenido del curso
Alexander Silvera
Pablo Torres Pérez
Alexander Silvera
Robinson Ganchala
Robinson Ganchala
Paula Abad
Mateo Montoya Henao
Tanya Santa Ana Alvarez
JOSE DIAZ
Gersain Barron Velazquez
Kevin Fiorentino
hola tengo este error al correr la siguiente línea de código: # Obtain the Langchain LLM object from our serverless endpoint
llm_dict = requests.post(
url=SERVERLESS_URL, json={"task": "get_llm", "data": LLM_PROVIDER}
).json()
llm = load(llm_dict["llm"], secrets_map=llm_dict["secrets_map"])
El error es el siguiente: KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[27], line 5 1 # Obtain the Langchain LLM object from our serverless endpoint 2 llm_dict = requests.post( 3 url=SERVERLESS_URL, json={"task": "get_llm", "data": LLM_PROVIDER} 4 ).json() ----> 5 llm = load(llm_dict["llm"], secrets_map=llm_dict["secrets_map"])
KeyError: 'llm'
Parece que removieron el acceso a LLMs, para evitar posibles abusos de consumo a modelos.
Huy entonces no puedo seguir con el proyecto de las clases? Como es eso??
Da este error:
--------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[26], line 5 1 # Obtain the Langchain LLM object from our serverless endpoint 2 llm_dict = requests.post( 3 url=SERVERLESS_URL, json={"task": "get_llm", "data": LLM_PROVIDER} 4 ).json() ----> 5 llm = load(llm_dict["llm"], secrets_map=llm_dict["secrets_map"]) KeyError: 'llm'
Solved
from langchain_openai import ChatOpenAI # Aquí usas tu API key de OpenAI # Asegúrate de tener la variable de entorno configurada: llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o-mini", # o "gpt-4o", "gpt-3.5-turbo", etc. temperature=0, api_key="OPENAI_API_KEY" ) print("✅ LLM de OpenAI instanciado correctamente")
Si funciona pero yo no tengo acceso en la parte gratuita de OPEN IA. Gracias igual por corregir el error.
✨ Resumen Visual de la Clase: Orquestación de Agentes Inteligentes con LangGraph ✨
1. La Idea Central (El Core 💡):
La clase se centra en cómo orquestar agentes inteligentes utilizando LangGraph para resolver tareas complejas mediante el uso de herramientas específicas.
2. Puntos Clave (En viñetas 📌):
3. El Ejemplo o Dato Crucial 🚀:
Se enfatiza la importancia de crear un prompt efectivo que guíe al modelo en la toma de decisiones y en la ejecución de tareas, evitando ciclos infinitos.
4. Conexión o Siguiente Paso 🔗:
Este conocimiento permite desarrollar aplicaciones interactivas que mejoran con cada interacción, facilitando la creación de agentes que pueden interactuar eficientemente en tareas del mundo real.
te pide la llave a partir del punto 6 y de ahi marca puros errores
Obtengo error en el segundo paso del Paso 6
No sirve el vs code, no permite abrir el jupyter
Cannot open resource with notebook editor type 'jupyter-notebook', please check if you have the right extension installed and enabled.
No se puede seguir
Solucioné este mismo problema reiniciando el VS Code después de instalar la extensión necesaria de Jupyter Notebook.