¿Qué es LangChain?

LangChain es un potente framework de código abierto diseñado para simplificar la creación de aplicaciones que utilizan grandes modelos de lenguaje (LLM). Proporciona una interfaz estándar para “encadenar” diferentes componentes, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones complejas, conscientes de los datos y agénticas. Al conectar los LLM a fuentes de datos externas y permitirles interactuar con su entorno, LangChain va más allá de las simples llamadas a API para construir sistemas de IA verdaderamente sofisticados.

Características Clave

• Componentes Modulares: LangChain se basa en un conjunto de abstracciones modulares para modelos, prompts, índices, memoria, cadenas y agentes, que se pueden combinar y personalizar fácilmente.
• Cadenas (Chains): Combina LLMs con otros componentes para ejecutar una secuencia de operaciones. Las cadenas simples enlazan un prompt y un LLM, mientras que las cadenas más complejas pueden involucrar múltiples pasos y fuentes de datos.
• Agentes y Herramientas: Empodera a los LLMs para tomar decisiones, realizar acciones y observar los resultados. Puedes proporcionar a los agentes “herramientas” (como motores de búsqueda, APIs o bases de datos) y ellos decidirán inteligentemente cuáles usar para cumplir una tarea.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Conecta los LLMs a tus datos privados. LangChain proporciona herramientas para cargar, transformar, almacenar y consultar tus datos, permitiendo que el LLM responda preguntas basadas en información en la que no fue entrenado.
• Memoria: Permite que las cadenas o agentes recuerden interacciones previas, creando una experiencia conversacional coherente.

Casos de Uso

• Chatbots Conscientes del Contexto: Construye chatbots inteligentes que pueden acceder a documentos privados para proporcionar respuestas precisas y relevantes.
• Sistemas de Preguntas y Respuestas: Crea sistemas que pueden responder preguntas sobre documentos específicos, como la base de conocimientos interna de una empresa.
• Agentes Autónomos: Desarrolla agentes que pueden realizar tareas de varios pasos, como reservar un vuelo interactuando con una API de reservas o realizar una investigación navegando por la web.
• Análisis de Datos: Usa LLMs para analizar datos estructurados (como de una base de datos SQL) dándole al modelo la capacidad de escribir y ejecutar consultas.
• Resumen: Resume automáticamente documentos largos, artículos o conversaciones.

Primeros Pasos

Aquí tienes un ejemplo al estilo “Hola Mundo” usando LangChain con Python y OpenAI.

Primero, instala los paquetes necesarios: ```bash pip install langchain langchain-openai

Luego, establece tu clave de API de OpenAI como una variable de entorno: ```bash export OPENAI_API_KEY=”tu-clave-de-api-aquí”

Ahora, puedes crear una cadena simple para generar un nombre de empresa: ```python from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

1. Inicializa el LLM

llm = ChatOpenAI(model=”gpt-3.5-turbo”)

2. Crea una Plantilla de Prompt

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ (“system”, “Eres un consultor de naming creativo.”), (“user”, “¿Cuál es un buen nombre para una empresa que fabrica {product}?”) ])

3. Crea un Analizador de Salida

output_parser = StrOutputParser()

4. Construye la cadena usando el Lenguaje de Expresión de LangChain (LCEL)

chain = prompt | llm | output_parser

5. Invoca la cadena con una entrada

response = chain.invoke({“product”: “botellas de agua ecológicas”})

print(response)

Precios

El framework principal de LangChain es de código abierto y de uso gratuito bajo la licencia MIT. La compañía también ofrece LangSmith, una plataforma complementaria para depurar, probar, evaluar y monitorear aplicaciones LLM, que opera con un modelo freemium con niveles de pago para funciones avanzadas y mayor uso.