{"id":11074,"date":"2024-05-29T16:14:05","date_gmt":"2024-05-29T21:14:05","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=11074"},"modified":"2024-05-29T16:14:05","modified_gmt":"2024-05-29T21:14:05","slug":"intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/","title":{"rendered":"Introducci\u00f3n a LangChain: Principales casos de uso empresarial + principales herramientas y marcos - AI&amp;YOU #56"},"content":{"rendered":"<p><strong>Caso de uso industrial:<\/strong> Rakuten, una gran empresa con m\u00e1s de 70 negocios, utiliz\u00f3 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.<\/p>\n\n\n<p>LangChain es un marco que simplifica el proceso de componer modelos ling\u00fc\u00edsticos con datos externos para crear aplicaciones potentes. Su popularidad ha crecido enormemente en los \u00faltimos meses debido a las conversaciones sobre agentes de IA y <strong>flujos de trabajo aut\u00e9nticos<\/strong> (recuerde este t\u00e9rmino), LangChain proporciona una interfaz gen\u00e9rica para conectar LLM con datos estructurados, documentos y API, facilitando m\u00e1s que nunca la creaci\u00f3n de agentes integrales capaces de comprender el conocimiento empresarial e interactuar con \u00e9l.<\/p>\n\n\n<p><strong><u>En la edici\u00f3n de esta semana de AI&amp;YOU, analizamos los puntos de vista de tres blogs que hemos publicado:<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p>\u00bfQu\u00e9 es LangChain y c\u00f3mo puedo utilizarlo en mi empresa?<\/p><\/li><li><p>Las 10 mejores herramientas de LangChain y c\u00f3mo utilizarlas<\/p><\/li><li><p>10 frases de Harrison Chase, cofundador y consejero delegado de LangChain, sobre los agentes de inteligencia artificial<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\" >Introducci\u00f3n a LangChain: casos de uso empresarial, principales herramientas y marcos - AI&amp;YOU #56<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Key_Features_of_LangChain\" >Caracter\u00edsticas principales de LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#How_LangChain_Works_Under_the_Hood\" >C\u00f3mo funciona LangChain bajo el cap\u00f3<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Why_LangChain_for_Your_Enterprise\" >\u00bfPor qu\u00e9 LangChain para su empresa?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\" >Libere el potencial de los modelos ling\u00fc\u00edsticos con el acceso a datos estructurados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\" >Aprovechar la informaci\u00f3n y los conocimientos actualizados<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\" >Agilizar el desarrollo de aplicaciones empresariales de IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Boost_Productivity_with_Reusable_Components\" >Aumente la productividad con componentes reutilizables<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Built-in_Tools_and_Utilities\" >Herramientas y utilidades integradas<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\" >Las 10 mejores herramientas de LangChain y c\u00f3mo utilizarlas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\" >10 frases de Harrison Chase, cofundador y consejero delegado de LangChain, sobre los agentes de inteligencia artificial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/intro-to-langchain-top-enterprise-use-cases-top-tools-frameworks-aiyou-56\/#Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\" >\u00a1Gracias por tomarse el tiempo de leer AI &amp; YOU!<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Intro_to_LangChain_enterprise_use_cases_top_tools_and_frameworks_%E2%80%93_AI_YOU_56\"><\/span><strong>Introducci\u00f3n a LangChain: casos de uso empresarial, principales herramientas y marcos - AI&amp;YOU #56<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>En esencia, LangChain permite la integraci\u00f3n sin fisuras de modelos ling\u00fc\u00edsticos con fuentes de datos externas, lo que abre un mundo de posibilidades para aprovechar la potencia de estos sistemas de IA de vanguardia.<\/p>\n\n\n<p>Uno de los principales puntos fuertes de LangChain es su capacidad para ampliar los modelos ling\u00fc\u00edsticos con funciones de recuperaci\u00f3n. Este enfoque, conocido como <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/recuperacion-generacion-aumentada-trapo-en-ai-empresarial\/\">generaci\u00f3n de recuperaci\u00f3n aumentada (RAG)<\/a>permite a los modelos ling\u00fc\u00edsticos acceder e incorporar informaci\u00f3n relevante de fuentes de datos externas, como bases de datos, API o repositorios de documentos.<\/p>\n\n\n<p>Al combinar las capacidades de comprensi\u00f3n y generaci\u00f3n del lenguaje natural del modelo ling\u00fc\u00edstico con el acceso a conocimientos externos, LangChain abre nuevas posibilidades para crear aplicaciones inteligentes y conscientes del contexto para su empresa.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/3ab6191d-2d39-4aee-8c41-88c42957f030.jpg\" alt=\"Cadena LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Features_of_LangChain\"><\/span>Caracter\u00edsticas principales de LangChain<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Generaci\u00f3n aumentada de modelos ling\u00fc\u00edsticos para la recuperaci\u00f3n<\/strong>: Permite a los modelos ling\u00fc\u00edsticos aprovechar fuentes de datos externas, mejorando sus conocimientos. Proporciona respuestas m\u00e1s precisas e informadas, especialmente para aplicaciones que requieren informaci\u00f3n actualizada o especializada.<\/p><\/li><li><p><strong>Cadenas componibles para flujos de trabajo complejos<\/strong>: Permite crear flujos de trabajo complejos componiendo cadenas reutilizables que encapsulan operaciones. Favorece la reutilizaci\u00f3n y el mantenimiento del c\u00f3digo, lo que permite desarrollar aplicaciones sofisticadas con facilidad.<\/p><\/li><li><p><strong>Agentes y cadenas comerciales<\/strong>: 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.<\/p><\/li><li><p><strong>Compatibilidad con varios formatos de datos<\/strong>: Ofrece compatibilidad integrada con diversos formatos de datos, como texto, PDF, im\u00e1genes y datos estructurados. Permite una integraci\u00f3n perfecta con diversas fuentes de informaci\u00f3n para obtener soluciones completas y basadas en datos.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_LangChain_Works_Under_the_Hood\"><\/span>C\u00f3mo funciona LangChain bajo el cap\u00f3<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La arquitectura modular de LangChain permite a los desarrolladores componer cadenas complejas que integran modelos ling\u00fc\u00edsticos con datos externos y l\u00f3gica personalizada. En su n\u00facleo se encuentran agentes, herramientas, memoria y cadenas. <strong>Agentes<\/strong> orquestar flujos de trabajo, determinando qu\u00e9 herramientas utilizar y c\u00f3mo combinar sus resultados. <strong>Herramientas<\/strong> realizar tareas espec\u00edficas, como consultar bases de datos o aplicar modelos ling\u00fc\u00edsticos. <strong>Memoria<\/strong> mantiene el contexto entre los pasos, lo que permite tomar decisiones con conocimiento de causa. <strong>Cadenas<\/strong> definir la secuencia de operaciones y el flujo de datos.<\/p>\n\n\n<p>LangChain proporciona cadenas predefinidas para casos de uso comunes, al tiempo que permite la creaci\u00f3n de cadenas personalizadas. En un flujo de trabajo t\u00edpico, un agente recupera datos relevantes utilizando herramientas, los pasa a un modelo ling\u00fc\u00edstico para su procesamiento y eval\u00faa el resultado, iterando potencialmente con herramientas o memoria adicionales.<\/p>\n\n\n<p>La extensibilidad de LangChain permite a los desarrolladores crear agentes y herramientas personalizados para encapsular la l\u00f3gica espec\u00edfica del dominio o integrarse con sistemas propios, lo que posibilita soluciones a medida que aprovechan grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos con datos estructurados y reglas empresariales.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/10c8b8aa-bcba-4328-82ee-d2f671e78d55.png\" alt=\"Marco LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_LangChain_for_Your_Enterprise\"><\/span>\u00bfPor qu\u00e9 LangChain para su empresa?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Las empresas buscan formas de liberar el potencial de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, pero integrarlos con procesos empresariales complejos y datos estructurados puede resultar complicado. LangChain cubre este vac\u00edo, ofreciendo un marco s\u00f3lido que conecta los modelos ling\u00fc\u00edsticos con los datos y flujos de trabajo de la empresa.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unlock_Language_Models_Potential_with_Structured_Data_Access\"><\/span><strong>Libere el potencial de los modelos ling\u00fc\u00edsticos con el acceso a datos estructurados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n de LangChain permite a los modelos ling\u00fc\u00edsticos acceder e incorporar informaci\u00f3n procedente de diversas fuentes de datos estructurados. Esta fusi\u00f3n del procesamiento del lenguaje natural y los datos estructurados permite a las empresas aprovechar los modelos ling\u00fc\u00edsticos y garantizar que los resultados se basan en informaci\u00f3n precisa y relevante.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leverage_Up-to-Date_Knowledge_and_Information\"><\/span><strong>Aprovechar la informaci\u00f3n y los conocimientos actualizados<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La integraci\u00f3n de LangChain con fuentes de datos en tiempo real garantiza que los resultados de los modelos ling\u00fc\u00edsticos se basen en los datos m\u00e1s recientes, minimizando el riesgo de que informaci\u00f3n obsoleta obstaculice la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Streamline_Development_of_Enterprise_AI_Applications\"><\/span><strong>Agilizar el desarrollo de aplicaciones empresariales de IA<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>La arquitectura modular de LangChain, las cadenas componibles y los agentes y herramientas listos para usar aceleran el proceso de desarrollo, permitiendo la r\u00e1pida creaci\u00f3n de prototipos y el despliegue de soluciones inteligentes a medida.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Boost_Productivity_with_Reusable_Components\"><\/span><strong>Aumente la productividad con componentes reutilizables<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>El \u00e9nfasis de LangChain en la reutilizaci\u00f3n y la modularidad permite aumentar la productividad de los equipos de desarrollo empresarial. Los componentes preconstruidos y la l\u00f3gica empresarial encapsulada optimizan los esfuerzos de desarrollo, reducen la deuda t\u00e9cnica y fomentan la colaboraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Built-in_Tools_and_Utilities\"><\/span><strong>Herramientas y utilidades integradas<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n<p>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 interacci\u00f3n perfecta con los modelos ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n\n\n<p>Las empresas pueden agilizar los canales de datos, extraer informaci\u00f3n de fuentes no estructuradas y crear aplicaciones s\u00f3lidas que manejen diversos formatos de datos y grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_10_LangChain_Tools_And_How_to_Use_Them\"><\/span>Las 10 mejores herramientas de LangChain y c\u00f3mo utilizarlas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Esta semana tambi\u00e9n echamos un vistazo a las 10 principales herramientas de LangChain y c\u00f3mo puede utilizarlas su empresa:<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udcc8 <strong>An\u00e1lisis de datos financieros con Alpha Vantage:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Alpha Vantage es una potente herramienta API que proporciona datos de mercados financieros a los agentes de LangChain. Permite a los agentes recuperar datos hist\u00f3ricos 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 inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p>\ud83c\udfa8 <strong>Generaci\u00f3n de im\u00e1genes a partir de texto con DALL-E:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>DALL-E es una herramienta de generaci\u00f3n de im\u00e1genes de OpenAI que aporta creatividad visual a los agentes LangChain. Permite a los agentes generar im\u00e1genes a partir de descripciones textuales, posibilitando aplicaciones creativas. Con la integraci\u00f3n de DALL-E, los agentes pueden crear elementos visuales para mejorar la experiencia del usuario.<\/p>\n\n\n<p>\ud83d\udd0d <strong>Datos completos de SEO de DataForSEO<\/strong>:<\/p>\n\n\n<p>DataForSEO es una completa plataforma de datos SEO que se integra con LangChain. Proporciona acceso a los datos de los motores de b\u00fasqueda, incluidos los rankings de palabras clave, las caracter\u00edsticas de las SERP y las perspectivas de la competencia. Esta integraci\u00f3n agiliza el proceso de creaci\u00f3n de agentes de IA centrados en SEO, como optimizadores de contenido y asistentes de investigaci\u00f3n de palabras clave.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udde3\ufe0f S\u00edntesis de voz realista de ElevenLabs:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>La API Text2Speech de ElevenLabs aporta una s\u00edntesis de voz realista a los agentes LangChain. Permite a los agentes generar un habla natural en varios idiomas y voces. La tecnolog\u00eda de clonaci\u00f3n de voz emocional a\u00f1ade una nueva dimensi\u00f3n a las respuestas de los agentes, haci\u00e9ndolas m\u00e1s atractivas y expresivas.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcc1 Conexi\u00f3n de datos de Google Drive con LangChain:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>La integraci\u00f3n 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 informaci\u00f3n utilizando grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y generar res\u00famenes o respuestas. Esta integraci\u00f3n agiliza el proceso de conectar los datos de Drive con la IA, eliminando la necesidad de transferir datos manualmente.<\/p>\n\n\n<p>\ud83e\udde0 <strong>Enriquecimiento de los agentes con el conocimiento de Wolfram Alpha:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Wolfram Alpha es un motor de conocimiento computacional que proporciona conocimiento de nivel experto sobre una amplia gama de temas. La integraci\u00f3n de Wolfram Alpha con LangChain permite a los agentes realizar c\u00e1lculos complejos, generar visualizaciones de datos y proporcionar respuestas informadas. Esta combinaci\u00f3n permite que los agentes resuelvan problemas, proporcionen explicaciones y ofrezcan conocimientos en diversos \u00e1mbitos.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83c\udf4b Construyendo Agentes Interactivos con Lemon Agent:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>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 integraci\u00f3n con LangChain permite a los agentes leer y escribir datos con precisi\u00f3n en herramientas como Airtable, Hubspot y Notion. Esto permite la creaci\u00f3n de flujos de trabajo impulsados por IA que automatizan tareas, recuperan informaci\u00f3n y actualizan registros en todas las herramientas empresariales.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83e\udde0 A\u00f1adir memoria a largo plazo con Memorize:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Memorize a\u00f1ade capacidades de memoria a largo plazo a los agentes LangChain, permiti\u00e9ndoles recordar y resumir conversaciones e interacciones previas. Utiliza t\u00e9cnicas de aprendizaje no supervisado para afinar grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, lo que permite una memorizaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n eficaces. Con Memorize, los agentes pueden conservar el contexto a lo largo de varias sesiones, proporcionando una experiencia de usuario m\u00e1s personalizada y coherente.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udd2c Acceder a la investigaci\u00f3n biom\u00e9dica con PubMed:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>PubMed es una vasta base de datos de literatura biom\u00e9dica que contiene millones de art\u00edculos y res\u00famenes cient\u00edficos. La integraci\u00f3n de PubMed con LangChain permite a los agentes buscar, recuperar y analizar esta riqueza de conocimientos cient\u00edficos. Esta herramienta es valiosa para investigadores, profesionales sanitarios y cualquier persona que trabaje en el \u00e1mbito biom\u00e9dico.<\/p>\n\n\n<p><strong>\ud83d\udcca An\u00e1lisis de las tendencias de b\u00fasqueda con Google Trends:<\/strong><\/p>\n\n\n<p>Google Trends proporciona informaci\u00f3n sobre la popularidad de los t\u00e9rminos de b\u00fasqueda a lo largo del tiempo, incluidas las tendencias del volumen de b\u00fasqueda, las consultas relacionadas y el inter\u00e9s geogr\u00e1fico. La integraci\u00f3n de los datos de Google Trends con LangChain permite a los agentes proporcionar informaci\u00f3n sobre las tendencias de b\u00fasqueda, identificar temas emergentes y optimizar las estrategias de contenido. Esto puede ser \u00fatil para los planificadores de contenidos basados en IA, los asistentes de investigaci\u00f3n de mercado y otras aplicaciones que dependen de la comprensi\u00f3n del comportamiento de los usuarios y la demanda del mercado.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&t=32s&pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=pBBe1pk8hf4&amp;t=32s&amp;pp=ygUVaGFycmlzb24gY2hhc2Ugc3BlZWNo<\/a><\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Quotes_on_AI_Agents_From_Harrison_Chase_Co-Founder_and_CEO_of_LangChain\"><\/span>10 frases de Harrison Chase, cofundador y consejero delegado de LangChain, sobre los agentes de inteligencia artificial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p> \"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 est\u00e1 en el bucle demasiado, entonces en realidad no est\u00e1 haciendo que mucha cosa \u00fatil. As\u00ed que hay una especie de extra\u00f1o equilibrio\".<\/p><\/li><li><p>\"Los agentes son como mano de obra digital: capaces de navegar autom\u00e1ticamente por la web, navegar por nuestros archivos utilizando nuestras aplicaciones y, potencialmente, incluso controlar nuestros dispositivos por nosotros\".<\/p><\/li><li><p> \"B\u00e1sicamente, utilizamos constantemente una serie de herramientas para realizar una tarea determinada. Aqu\u00ed es donde los agentes son un poco diferentes: en lugar de que nosotros utilicemos esas herramientas, simplemente describimos a una IA cu\u00e1l es la tarea y cu\u00e1l es el objetivo final, y entonces ella planifica qu\u00e9 herramientas necesita utilizar y c\u00f3mo utilizarlas, y luego realmente lo hace por s\u00ed misma.\"<\/p><\/li><li><p>\"No s\u00f3lo pueden completar la tarea mucho m\u00e1s r\u00e1pido que nosotros, sino que, en teor\u00eda, ni siquiera necesitar\u00edamos saber c\u00f3mo utilizar estas herramientas en primer lugar\".<\/p><\/li><li><p>\"Creo que hay probablemente como dos lugares donde va. Uno es como el uso de herramientas m\u00e1s gen\u00e9rico, as\u00ed que tener, ya sabes, los seres humanos especificar un conjunto de herramientas y luego tener agentes utilizan esas herramientas en tipo de formas m\u00e1s abiertas \".<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>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 tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\" \/>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Thank_you_for_taking_the_time_to_read_AI_YOU\"><\/span><strong>\u00a1Gracias por tomarse el tiempo de leer AI &amp; YOU!<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><strong>Para obtener m\u00e1s contenido sobre IA empresarial, como infograf\u00edas, estad\u00edsticas, gu\u00edas pr\u00e1cticas, art\u00edculos y v\u00eddeos, siga a Skim AI en <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n<p>\u00bfEs usted fundador, consejero delegado, inversor o capitalista de riesgo y busca servicios expertos de asesoramiento o diligencia debida en IA? Obtenga la orientaci\u00f3n que necesita para tomar decisiones informadas sobre la estrategia de productos de IA de su empresa o las oportunidades de inversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/meetings.hubspot.com\/gregg15\/15-min-about-enterprise-ai?utm_source=hs_email&utm_medium=email\">\u00bfNecesita ayuda para lanzar su soluci\u00f3n empresarial de IA? \u00bfQuiere crear sus propios trabajadores de IA con nuestra plataforma AI Workforce Management? Hablemos<\/a><\/p>\n\n\n<p>Creamos soluciones de IA personalizadas para empresas respaldadas por capital riesgo y capital privado en los siguientes sectores: Tecnolog\u00eda M\u00e9dica, Noticias\/Agregaci\u00f3n de Contenidos, Producci\u00f3n de Cine y Fotograf\u00eda, Tecnolog\u00eda Educativa, Tecnolog\u00eda Legal, Fintech y Criptomoneda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Industry use case: Rakuten, a large company with 70+ businesses, used LangChain&#8217;s OpenGPTs package to deliver an employee empowerment experience. It only took three engineers one week to get the initial platform up and running for Rakuten&#8217;s 32,000 employees, showcasing the speed and efficiency gains. 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