Tutorial de LangChain

LangChain es un marco de desarrollo para crear agentes de IA (AI Agent) y aplicaciones de modelos de lenguaje de gran escala (LLM).

LangChain ayuda a los desarrolladores a crear rápidamente aplicaciones de IA complejas basadas en grandes modelos como GPT, Claude, Gemini, entre otros.

LangChain fue lanzado por Harrison Chase en octubre de 2022, y su objetivo principal es:Simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguaje de gran escala。

LangChain ofrece una interfaz unificada que puede conectar: grandes modelos, prompts, bases de datos vectoriales, llamadas a herramientas, sistemas de memoria y flujos de trabajo de agentes.

Actualmente, LangChain se ha convertido en uno de los marcos de desarrollo de aplicaciones LLM más populares, utilizado ampliamente en escenarios como: chatbots inteligentes, bases de conocimiento RAG, análisis de documentos, generación de código y automatización con IA.

¿Quién debería leer este tutorial?

Este tutorial está dirigido a desarrolladores que tengan conocimientos básicos de Python y deseen aprender a desarrollar aplicaciones de IA.

  • Principiantes con conocimientos de Python que quieran aprender desarrollo de IA y grandes modelos de lenguaje
  • Desarrolladores que quieran crear chatbots de IA, bases de conocimiento y aplicaciones con agentes
  • Estudiantes interesados en GPT, Claude, RAG y bases de datos vectoriales
  • Ingenieros que deseen usar LangChain para construir rápidamente proyectos de IA
  • Programadores que quieran pasar del desarrollo tradicional al desarrollo de aplicaciones de IA

Lo que necesitas saber antes de estudiar este tutorial

Antes de estudiar este tutorial, necesitas tener cierta base de Python y conocer conceptos básicos de Web y API.

  • Conceptos básicos de Python: variables, funciones, clases, importación de módulos y manejo de excepciones
  • Conceptos básicos de HTTP y API: solicitudes GET/POST, formato de datos JSON
  • Conceptos básicos de Prompt: entender qué es un prompt y un modelo de lenguaje de gran escala
  • Conocimientos básicos de bases de datos: operaciones fundamentales de SQLite / MySQL
  • Conocer operaciones básicas de línea de comandos y gestión de paquetes con pip

¿Qué puede hacer LangChain?

  • Chatbots de IA (ChatBot)
  • Base de conocimiento empresarial con RAG
  • Sistema de preguntas y respuestas sobre documentos PDF
  • Agentes de IA para ejecución automática de tareas
  • Generación y análisis de código
  • Conversaciones de múltiples turnos y memoria contextual
  • Búsqueda en línea y llamada a herramientas
  • Sistemas de automatización de flujos de trabajo

Tu primer programa con LangChain

El siguiente código utiliza LangChain para llamar al modelo de OpenAI y mostrar el contenido generado por IA:

Ejemplo

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# Inicializar el modelo
llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4o-mini"
)

# Plantilla de Prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Por favor explica: {topic}"
)

# Crear Chain
chain = prompt | llm

# Llamada
result = chain.invoke({
    "topic": "¿Qué es Transformer?"
})

print(result.content)

Al ejecutarlo, el gran modelo generará automáticamente una explicación sobre Transformer.

Componentes principales de LangChain

  • LLM: conecta grandes modelos como OpenAI, Claude, Gemini, etc.
  • PromptTemplate: gestiona plantillas de prompts
  • Chains: construye flujos de trabajo de IA de varios pasos
  • Memory: implementa la memoria en conversaciones de múltiples turnos
  • Tools: permite llamar a herramientas como búsqueda, bases de datos, API, etc.
  • Agents: permite que la IA tome decisiones y ejecute tareas automáticamente
  • Vector Store: se conecta a bases de datos vectoriales para implementar RAG

Documentación de referencia

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