Introducción a LangChain: Principales casos de uso empresarial + principales herramientas y marcos - AI&YOU #56
Caso de uso industrial: Rakuten, una gran empresa con más de 70 negocios, utilizó el paquete OpenGPTs de LangChain para ofrecer una experiencia de empoderamiento a sus empleados. Tres ingenieros tardaron solo una semana en poner en marcha la plataforma inicial para los 32.000 empleados de Rakuten, lo que demuestra la velocidad y la eficiencia conseguidas.
LangChain es un marco que simplifica el proceso de componer modelos lingüísticos con datos externos para crear aplicaciones potentes. Su popularidad ha crecido enormemente en los últimos meses debido a las conversaciones sobre agentes de IA y flujos de trabajo auténticos (recuerde este término), LangChain proporciona una interfaz genérica para conectar LLM con datos estructurados, documentos y API, facilitando más que nunca la creación de agentes integrales capaces de comprender el conocimiento empresarial e interactuar con él.
En la edición de esta semana de AI&YOU, analizamos los puntos de vista de tres blogs que hemos publicado:
¿Qué es LangChain y cómo puedo utilizarlo en mi empresa?
Las 10 mejores herramientas de LangChain y cómo utilizarlas
10 frases de Harrison Chase, cofundador y consejero delegado de LangChain, sobre los agentes de inteligencia artificial
Introducción a LangChain: casos de uso empresarial, principales herramientas y marcos - AI&YOU #56
En esencia, LangChain permite la integración sin fisuras de modelos lingüísticos con fuentes de datos externas, lo que abre un mundo de posibilidades para aprovechar la potencia de estos sistemas de IA de vanguardia.
Uno de los principales puntos fuertes de LangChain es su capacidad para ampliar los modelos lingüísticos con funciones de recuperación. Este enfoque, conocido como generación de recuperación aumentada (RAG)permite a los modelos lingüísticos acceder e incorporar información relevante de fuentes de datos externas, como bases de datos, API o repositorios de documentos.
Al combinar las capacidades de comprensión y generación del lenguaje natural del modelo lingüístico con el acceso a conocimientos externos, LangChain abre nuevas posibilidades para crear aplicaciones inteligentes y conscientes del contexto para su empresa.
Características principales de LangChain
Generación aumentada de modelos lingüísticos para la recuperación: Permite a los modelos lingüísticos aprovechar fuentes de datos externas, mejorando sus conocimientos. Proporciona respuestas más precisas e informadas, especialmente para aplicaciones que requieren información actualizada o especializada.
Cadenas componibles para flujos de trabajo complejos: Permite crear flujos de trabajo complejos componiendo cadenas reutilizables que encapsulan operaciones. Favorece la reutilización y el mantenimiento del código, lo que permite desarrollar aplicaciones sofisticadas con facilidad.
Agentes y cadenas comerciales: Proporciona agentes y cadenas preconstruidos que cubren una amplia gama de casos de uso. Acelera el proceso de desarrollo, lo que permite a los desarrolladores centrarse en tareas de mayor nivel.
Compatibilidad con varios formatos de datos: Ofrece compatibilidad integrada con diversos formatos de datos, como texto, PDF, imágenes y datos estructurados. Permite una integración perfecta con diversas fuentes de información para obtener soluciones completas y basadas en datos.
Cómo funciona LangChain bajo el capó
La arquitectura modular de LangChain permite a los desarrolladores componer cadenas complejas que integran modelos lingüísticos con datos externos y lógica personalizada. En su núcleo se encuentran agentes, herramientas, memoria y cadenas. Agentes orquestar flujos de trabajo, determinando qué herramientas utilizar y cómo combinar sus resultados. Herramientas realizar tareas específicas, como consultar bases de datos o aplicar modelos lingüísticos. Memoria mantiene el contexto entre los pasos, lo que permite tomar decisiones con conocimiento de causa. Cadenas definir la secuencia de operaciones y el flujo de datos.
LangChain proporciona cadenas predefinidas para casos de uso comunes, al tiempo que permite la creación de cadenas personalizadas. En un flujo de trabajo típico, un agente recupera datos relevantes utilizando herramientas, los pasa a un modelo lingüístico para su procesamiento y evalúa el resultado, iterando potencialmente con herramientas o memoria adicionales.
La extensibilidad de LangChain permite a los desarrolladores crear agentes y herramientas personalizados para encapsular la lógica específica del dominio o integrarse con sistemas propios, lo que posibilita soluciones a medida que aprovechan grandes modelos lingüísticos con datos estructurados y reglas empresariales.
¿Por qué LangChain para su empresa?
Las empresas buscan formas de liberar el potencial de los grandes modelos lingüísticos, pero integrarlos con procesos empresariales complejos y datos estructurados puede resultar complicado. LangChain cubre este vacío, ofreciendo un marco sólido que conecta los modelos lingüísticos con los datos y flujos de trabajo de la empresa.
Libere el potencial de los modelos lingüísticos con el acceso a datos estructurados
La generación aumentada de recuperación de LangChain permite a los modelos lingüísticos acceder e incorporar información procedente de diversas fuentes de datos estructurados. Esta fusión del procesamiento del lenguaje natural y los datos estructurados permite a las empresas aprovechar los modelos lingüísticos y garantizar que los resultados se basan en información precisa y relevante.
Aprovechar la información y los conocimientos actualizados
La integración de LangChain con fuentes de datos en tiempo real garantiza que los resultados de los modelos lingüísticos se basen en los datos más recientes, minimizando el riesgo de que información obsoleta obstaculice la toma de decisiones.
Agilizar el desarrollo de aplicaciones empresariales de IA
La arquitectura modular de LangChain, las cadenas componibles y los agentes y herramientas listos para usar aceleran el proceso de desarrollo, permitiendo la rápida creación de prototipos y el despliegue de soluciones inteligentes a medida.
Aumente la productividad con componentes reutilizables
El énfasis de LangChain en la reutilización y la modularidad permite aumentar la productividad de los equipos de desarrollo empresarial. Los componentes preconstruidos y la lógica empresarial encapsulada optimizan los esfuerzos de desarrollo, reducen la deuda técnica y fomentan la colaboración.
Herramientas y utilidades integradas
Las herramientas y utilidades integradas de LangChain, incluidos los divisores de texto, los almacenes de vectores y las incrustaciones, permiten un procesamiento eficaz de los datos y una interacción perfecta con los modelos lingüísticos.
Las empresas pueden agilizar los canales de datos, extraer información de fuentes no estructuradas y crear aplicaciones sólidas que manejen diversos formatos de datos y grandes volúmenes de información.
Las 10 mejores herramientas de LangChain y cómo utilizarlas
Esta semana también echamos un vistazo a las 10 principales herramientas de LangChain y cómo puede utilizarlas su empresa:
📈 Análisis de datos financieros con Alpha Vantage:
Alpha Vantage es una potente herramienta API que proporciona datos de mercados financieros a los agentes de LangChain. Permite a los agentes recuperar datos históricos y en tiempo real sobre acciones, divisas y criptomonedas. Esta herramienta es valiosa para construir aplicaciones financieras como predictores de precios de acciones y asesores de inversión.
🎨 Generación de imágenes a partir de texto con DALL-E:
DALL-E es una herramienta de generación de imágenes de OpenAI que aporta creatividad visual a los agentes LangChain. Permite a los agentes generar imágenes a partir de descripciones textuales, posibilitando aplicaciones creativas. Con la integración de DALL-E, los agentes pueden crear elementos visuales para mejorar la experiencia del usuario.
🔍 Datos completos de SEO de DataForSEO:
DataForSEO es una completa plataforma de datos SEO que se integra con LangChain. Proporciona acceso a los datos de los motores de búsqueda, incluidos los rankings de palabras clave, las características de las SERP y las perspectivas de la competencia. Esta integración agiliza el proceso de creación de agentes de IA centrados en SEO, como optimizadores de contenido y asistentes de investigación de palabras clave.
🗣️ Síntesis de voz realista de ElevenLabs:
La API Text2Speech de ElevenLabs aporta una síntesis de voz realista a los agentes LangChain. Permite a los agentes generar un habla natural en varios idiomas y voces. La tecnología de clonación de voz emocional añade una nueva dimensión a las respuestas de los agentes, haciéndolas más atractivas y expresivas.
📁 Conexión de datos de Google Drive con LangChain:
La integración con Google Drive permite a los agentes de LangChain acceder a los datos almacenados en archivos de Google Drive y analizarlos. Los agentes pueden cargar documentos directamente desde Drive, extraer información utilizando grandes modelos lingüísticos y generar resúmenes o respuestas. Esta integración agiliza el proceso de conectar los datos de Drive con la IA, eliminando la necesidad de transferir datos manualmente.
🧠 Enriquecimiento de los agentes con el conocimiento de Wolfram Alpha:
Wolfram Alpha es un motor de conocimiento computacional que proporciona conocimiento de nivel experto sobre una amplia gama de temas. La integración de Wolfram Alpha con LangChain permite a los agentes realizar cálculos complejos, generar visualizaciones de datos y proporcionar respuestas informadas. Esta combinación permite que los agentes resuelvan problemas, proporcionen explicaciones y ofrezcan conocimientos en diversos ámbitos.
🍋 Construyendo Agentes Interactivos con Lemon Agent:
Lemon Agent proporciona un marco para construir agentes interactivos que puedan interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en datos del mundo real. La integración con LangChain permite a los agentes leer y escribir datos con precisión en herramientas como Airtable, Hubspot y Notion. Esto permite la creación de flujos de trabajo impulsados por IA que automatizan tareas, recuperan información y actualizan registros en todas las herramientas empresariales.
🧠 Añadir memoria a largo plazo con Memorize:
Memorize añade capacidades de memoria a largo plazo a los agentes LangChain, permitiéndoles recordar y resumir conversaciones e interacciones previas. Utiliza técnicas de aprendizaje no supervisado para afinar grandes modelos lingüísticos, lo que permite una memorización y recuperación eficaces. Con Memorize, los agentes pueden conservar el contexto a lo largo de varias sesiones, proporcionando una experiencia de usuario más personalizada y coherente.
🔬 Acceder a la investigación biomédica con PubMed:
PubMed es una vasta base de datos de literatura biomédica que contiene millones de artículos y resúmenes científicos. La integración de PubMed con LangChain permite a los agentes buscar, recuperar y analizar esta riqueza de conocimientos científicos. Esta herramienta es valiosa para investigadores, profesionales sanitarios y cualquier persona que trabaje en el ámbito biomédico.
📊 Análisis de las tendencias de búsqueda con Google Trends:
Google Trends proporciona información sobre la popularidad de los términos de búsqueda a lo largo del tiempo, incluidas las tendencias del volumen de búsqueda, las consultas relacionadas y el interés geográfico. La integración de los datos de Google Trends con LangChain permite a los agentes proporcionar información sobre las tendencias de búsqueda, identificar temas emergentes y optimizar las estrategias de contenido. Esto puede ser útil para los planificadores de contenidos basados en IA, los asistentes de investigación de mercado y otras aplicaciones que dependen de la comprensión del comportamiento de los usuarios y la demanda del mercado.
https://www.youtube.com/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo
10 frases de Harrison Chase, cofundador y consejero delegado de LangChain, sobre los agentes de inteligencia artificial
"No creo que hayamos dado con la forma correcta de interactuar con estas aplicaciones de agentes. Creo que un humano en el bucle sigue siendo necesario porque no son muy fiables. Pero si está en el bucle demasiado, entonces en realidad no está haciendo que mucha cosa útil. Así que hay una especie de extraño equilibrio".
"Los agentes son como mano de obra digital: capaces de navegar automáticamente por la web, navegar por nuestros archivos utilizando nuestras aplicaciones y, potencialmente, incluso controlar nuestros dispositivos por nosotros".
"Básicamente, utilizamos constantemente una serie de herramientas para realizar una tarea determinada. Aquí es donde los agentes son un poco diferentes: en lugar de que nosotros utilicemos esas herramientas, simplemente describimos a una IA cuál es la tarea y cuál es el objetivo final, y entonces ella planifica qué herramientas necesita utilizar y cómo utilizarlas, y luego realmente lo hace por sí misma."
"No sólo pueden completar la tarea mucho más rápido que nosotros, sino que, en teoría, ni siquiera necesitaríamos saber cómo utilizar estas herramientas en primer lugar".
"Creo que hay probablemente como dos lugares donde va. Uno es como el uso de herramientas más genérico, así que tener, ya sabes, los seres humanos especificar un conjunto de herramientas y luego tener agentes utilizan esas herramientas en tipo de formas más abiertas ".
Consulte nuestro blog completo para conocer el resto de las perspicaces citas de Harrison Chase sobre los agentes de IA y su impacto en el futuro de la tecnología.
¡Gracias por tomarse el tiempo de leer AI & YOU!
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