LangChain: Aplicaciones LLM con LCEL, RAG y Agentes
Skill completa para construir aplicaciones LLM en produccion con LangChain v0.3+: cadenas LCEL, pipelines RAG, agentes con herramientas, memoria conversacional y patrones de despliegue. Cubre Python y TypeScript con integraciones de Chroma, OpenAI, Anthropic y LangGraph.
Incluida en el Pase · para Python, Node.js, LangChain
// qué_hace
Guia al desarrollador para construir aplicaciones LLM completas con LangChain: RAG sobre documentos, agentes con herramientas, cadenas estructuradas y memoria conversacional.
// cómo_lo_hace
Usando LCEL (operador pipe) para componer runnables, LangGraph para agentes, Chroma como vector store y patrones de produccion como streaming, cache y fallbacks entre proveedores.
// ejemplo_de_uso
Cuando quieres construir un chatbot con memoria o un sistema RAG sobre tus documentos y no sabes por dónde empezar con LangChain. Ej.: montas un pipeline RAG sobre tu base de conocimiento interna con Chroma y LCEL en menos de 50 líneas de código.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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