Lanchaing

Nota: Se trabajara con openIA y python

La siguiente documentacion pretende ensañar langchain desde 0 ofreciendo una documentacion clara y precisa para el equipo de moresale.

Recursos

Guía de Ingeniería de Prompt | Prompt Engineering Guide (promptingguide.ai)

Introducción a LangChain: EL puente entre GPT4 y tus Datos - Potencial y Aplicaciones | E01 - YouTube

Introduction | 🦜️🔗 Langchain

Chat LangChain 🦜️🔗

YouTube videos | 🦜️🔗 Langchain

gkamradt/langchain-tutorials: Overview and tutorial of the LangChain Library (github.com)

Conocimientos Pre-quesitos

1. Colab
2. Python
3. LLM

Curso

A continuacion encontraras cursos practicos para el que aprendar langchain desde 0

Temario

1. Conceptos básicos de LangChain:

   1. Entender los principios fundamentales de LangChain y cómo se utiliza para desarrollar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.
   2. Familiarizarse con los módulos y componentes principales de LangChain, como modelos.
   3. Aprender a instalar LangChain y configurar el entorno de desarrollo necesario.
   4. Conocer los requisitos de hardware y software para ejecutar LangChain de manera eficiente.

2. Uso de modelos de lenguaje:

   1. Conceptos utiles como las chains o cadenas, prompt y promts templates.
   2. Aprender a cargar y utilizar modelos de lenguaje para tareas como generación de texto, traducción, resumen, entre otros.
   3. Dominar la creación de cadenas y agentes en LangChain para construir flujos de trabajo estructurados y automatizados.
   4. Aprender a utilizar herramientas como prompts, memoria y callbacks para mejorar el rendimiento y la interacción de los agentes.

3. Pinecone

   1. Embeddings
   2. Què es una base de datos vecotrial?
   3. Inicialización de Pinecone
   4. Creación y eliminacion de un índice
   5. Carga, Busqueda y Eliminacion de vectores

4. Integración de datos y fuentes externas:

   1. Explorar cómo integrar datos externos en las aplicaciones de LangChain.
   2. Aprender a cargar, consultar y actualizar datos específicos de la aplicación para mejorar la generación de respuestas y la toma de decisiones.
   3. Aplicación de QnA (Question and Answer) en base a un documento como contexto.

Prácticas recomendadas y casos de uso:

• Estudiar técnicas de optimización y ajuste de modelos de lenguaje para mejorar su rendimiento y adaptarlos a tareas específicas.
• Aprender a ajustar hiperparámetros, controlar la temperatura y aplicar técnicas de generación de texto más avanzadas.
• Explorar casos de uso comunes de LangChain, como chatbots, asistentes personales, preguntas y respuestas, entre otros.
• Estudiar las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones efectivas y de alto rendimiento utilizando LangChain.