Jan 16
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En este video te doy una introducción completa a LangChain, su entorno y los principales componentes que lo conforman. Aprenderás desde qué son los LLMs (Large Language Models) hasta cómo funcionan los **agentes de IA y por qué son clave para crear asistentes inteligentes. Bienvenido a esta introducción práctica para crear chatbots, asistentes y agentes de inteligencia artificial de forma sencilla, clara y aplicada a casos reales. Cuando aparecieron los LLMs, la mayoría de las personas comenzó a usar herramientas como ChatGPT como asistentes personales. Sin embargo, existe un gran problema: no toda nuestra información puede ser pública. Entonces… ¿qué hacemos cuando queremos que un modelo trabaje con nuestros propios documentos, datos privados o información interna? La respuesta está en LangChain. Con LangChain podemos aprovechar el poder de un LLM para razonar y generar respuestas, mientras lo conectamos con documentos externos, bases de datos vectoriales, embeddings y sistemas de búsqueda, permitiéndonos crear asistentes personalizados, seguros y mucho más potentes. ¿Te gusta la idea? Te dejo algunos recursos para seguir aprendiendo y profundizar en este mundo 👇 Documentación Oficial de LangChain: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview ╔═╦╗╔╦═╦═╦╦╦╦╗╔═╦══╦═╗ ║╚╣║║║╚╣╔╣╔╣║╚╣═╬╗╔╣═╣ ╠╗║╚╝╠╗║╚╣║║║║║═╣║║║═╣ ╚═╩══╩═╩═╩╝╚╩═╩═╝╚╝╚═╝ ⏱️Capítulos 0:00 – ¿Qué es LangChain? 2:35 – Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) 4:29 – Prompts y cómo modificar su comportamiento 6:17 – Carga de documentos en LangChain 6:55 – Dividir documentos en LangChain 9:00 – Entendiendo los embeddings 11:23 – Bases de datos vectoriales 12:18 – RAG (Retrivel Augmented Generation) 13:42 – Introducción a las cadenas (Chains) 16:46 – Memoria en LangChain 18:35 – Agentes en LangChain 21:08 – Diferencia entre un Agente y un LLM 22:19 – Conclusiones 📲 Sígueme en redes o me harás llorar 😭✅ - Instagram: /richardzone_dc - TikTok: https://www.tiktok.com/@elrichydc https://www.tiktok.com/@elrichydc 💙 Un abrazo muy fuerte. Te amo. 😊