¿Qué es LangChain? | La Guía Definitiva | Introducción a LangChain

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

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⏱️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

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💙 Un abrazo muy fuerte. Te amo. 😊

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