langchain decoded

Langchain decodificada

Una guía complementaria para la serie de publicaciones de blog, Langchain decodificada.

Langchain es un marco de código abierto creado para ayudar al desarrollo de aplicaciones que aprovechan el poder de los modelos de idiomas grandes (LLM). Se puede utilizar para chatbots, resumen de texto, generación de datos, comprensión del código, respuesta de preguntas, evaluación y más. En esta serie de varias partes, exploro varios módulos y casos de uso de Langchain, y documento mi viaje a través de cuadernos de Python. Siéntase libre de seguir y desembolsar el repositorio, o usar cuadernos individuales en Google Colab.

Parte 1: Modelos

Este cuaderno es una exploración de los modelos Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 2: incrustaciones

Este cuaderno es una exploración de los incrustaciones de Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 3: indicaciones

Este cuaderno es una exploración de las indicaciones de Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 4: índices

Este cuaderno es una exploración de los índices Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 5: Memoria

Este cuaderno es una exploración de la memoria Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 6: cadenas (próximamente)

Este cuaderno es una exploración de las cadenas Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 7: Agentes (próximamente)

Este cuaderno es una exploración de los agentes de Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Parte 8: devoluciones de llamada (próximamente)

Este cuaderno es una exploración de las devoluciones de llamada Langchain. ¡Lea esta publicación y siga!

Todo en uno

Este cuaderno es una consolidación de los cuadernos individuales anteriores.