{"id":11639,"date":"2024-06-07T07:06:27","date_gmt":"2024-06-07T12:06:27","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=11639"},"modified":"2024-06-07T07:06:27","modified_gmt":"2024-06-07T12:06:27","slug":"10-diferencias-clave-entre-langchain-y-llamaindex","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/","title":{"rendered":"10 diferencias clave: LangChain frente a LlamaIndex"},"content":{"rendered":"<p>A medida que crece la demanda de aplicaciones basadas en grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM), los desarrolladores y las empresas recurren a marcos de trabajo como <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/que-es-langchain-como-puedo-utilizarlo-para-la-ai-empresarial\/\">Cadena LangChain<\/a> y LlamaIndex para agilizar el proceso de desarrollo y liberar todo el potencial de estas potentes herramientas de IA. Aunque ambos marcos pretenden simplificar la integraci\u00f3n de los LLM en diversas aplicaciones, cada uno aporta puntos fuertes y enfoques \u00fanicos.<\/p>\n\n\n<p>En este art\u00edculo, exploraremos 10 diferencias clave entre LangChain y LlamaIndex, que le ayudar\u00e1n a tomar una decisi\u00f3n informada a la hora de elegir el marco adecuado para sus necesidades espec\u00edficas. Tanto si est\u00e1 creando aplicaciones de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n, centr\u00e1ndose en la recuperaci\u00f3n de datos, o aprovechando la generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n (<a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/recuperacion-generacion-aumentada-trapo-en-ai-empresarial\/\">RAG<\/a>), comprender las diferencias entre estos dos marcos es crucial para el \u00e9xito.<\/p>\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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#1_Focus_and_Specialization\" >1. Enfoque y especializaci\u00f3n<\/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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#2_Core_Components_and_Features\" >2. Componentes y caracter\u00edsticas principales<\/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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#3_Data_Integration_Capabilities\" >3. Capacidad de integraci\u00f3n de datos<\/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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#4_Customization_and_Extensibility\" >4. Personalizaci\u00f3n y extensibilidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#5_Suitability_for_Different_Application_Types\" >5. Adecuaci\u00f3n a distintos tipos de aplicaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#6_Ease_of_Use_and_Learning_Curve\" >6. Facilidad de uso y curva de aprendizaje<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#7_Performance_and_Scalability\" >7. Rendimiento y escalabilidad<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#8_Integration_with_Large_Language_Models\" >8. Integraci\u00f3n con grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#9_Handling_Domain-Specific_and_Proprietary_Data\" >9. Tratamiento de datos espec\u00edficos de dominio y de propiedad<\/a><\/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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#10_Community_Support_and_Ecosystem\" >10. Apoyo comunitario y ecosistema<\/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\/10-key-differences-between-langchain-llamaindex\/#Making_the_Right_Choice_for_Your_LLM_Application\" >Elegir la opci\u00f3n adecuada para su solicitud de LLM<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Focus_and_Specialization\"><\/span>1. Enfoque y especializaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Una de las principales diferencias entre LangChain y LlamaIndex radica en su enfoque y especializaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> es un marco vers\u00e1til y flexible dise\u00f1ado para soportar una amplia gama de aplicaciones LLM. Su arquitectura modular y su amplio conjunto de componentes permiten a los desarrolladores crear aplicaciones complejas y polifac\u00e9ticas que aprovechan la potencia de los LLM para diversas tareas, como la generaci\u00f3n de textos, la respuesta a preguntas y el an\u00e1lisis de datos. La flexibilidad de LangChain lo convierte en una opci\u00f3n excelente para proyectos que requieren un control preciso del comportamiento de los LLM y la integraci\u00f3n con diversas fuentes de datos.<\/p>\n\n\n<p>Por otro lado, <strong>LlamaIndex<\/strong> se especializa en la indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos para tareas de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n impulsadas por LLM. Se centra en proporcionar un marco de datos robusto que permita realizar b\u00fasquedas, recuperaciones y respuestas eficientes. LlamaIndex destaca en el manejo de grandes vol\u00famenes de datos, lo que lo convierte en la opci\u00f3n ideal para aplicaciones que dependen en gran medida de una recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n precisa y r\u00e1pida a partir de extensos conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Core_Components_and_Features\"><\/span>2. Componentes y caracter\u00edsticas principales<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>LangChain y LlamaIndex ofrecen distintos conjuntos de componentes b\u00e1sicos y funciones que se adaptan a sus respectivas \u00e1reas de inter\u00e9s.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> proporciona un amplio conjunto de componentes, entre los que se incluyen:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Esquema<\/strong>: Organizaci\u00f3n y gesti\u00f3n de datos estructurados<\/p><\/li><li><p><strong>Modelos<\/strong>: Integraci\u00f3n con varios LLM para diversos casos de uso<\/p><\/li><li><p><strong>Prompts<\/strong>: Creaci\u00f3n y gesti\u00f3n simplificadas de avisos para ajustar el comportamiento del LLM<\/p><\/li><li><p><strong>\u00cdndices<\/strong>: Recuperaci\u00f3n eficiente de informaci\u00f3n a partir de grandes conjuntos de datos<\/p><\/li><li><p><strong>Memoria<\/strong>: Conciencia contextual y coherencia en aplicaciones de IA conversacional<\/p><\/li><li><p><strong>Cadenas<\/strong>: Flujos de trabajo complejos y capacidad de razonamiento en varios pasos<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Estos componentes permiten a los desarrolladores crear sofisticadas aplicaciones LLM con un comportamiento personalizable y una perfecta integraci\u00f3n de fuentes de datos externas.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>se centra en componentes que mejoran las capacidades de indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos:<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Conectores de datos<\/strong>: Integraci\u00f3n perfecta con fuentes de datos estructuradas y no estructuradas<\/p><\/li><li><p><strong>Funciones de indexaci\u00f3n<\/strong>: T\u00e9cnicas avanzadas de indexaci\u00f3n para una b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n r\u00e1pidas y precisas<\/p><\/li><li><p><strong>Optimizaci\u00f3n de consultas<\/strong>: Procesamiento de consultas mejorado para aumentar la pertinencia y el rendimiento<\/p><\/li><li><p><strong>S\u00edntesis de la respuesta<\/strong>: Generar respuestas coherentes y adaptadas al contexto<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>Los componentes especializados de LlamaIndex lo hacen id\u00f3neo para aplicaciones que priorizan la recuperaci\u00f3n eficiente de datos y la capacidad de respuesta a preguntas.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Data_Integration_Capabilities\"><\/span>3. Capacidad de integraci\u00f3n de datos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La integraci\u00f3n eficaz de los datos es esencial para las aplicaciones LLM, y LangChain y LlamaIndex abordan este aspecto de forma diferente.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> ofrece opciones de integraci\u00f3n flexibles para una amplia gama de fuentes de datos y API. Su arquitectura modular permite a los desarrolladores conectar y <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/maximizar-el-potencial-de-negocio-como-integrar-llms-con-los-datos-de-la-empresa\/\">integrar<\/a> diferentes fuentes de datos, incluidas bases de datos estructuradas, documentos no estructurados y API externas. Las capacidades de integraci\u00f3n de datos de LangChain permiten a los desarrolladores crear aplicaciones LLM que aprovechan datos de m\u00faltiples fuentes, mejorando la versatilidad y adaptabilidad de la soluci\u00f3n resultante.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>Por el contrario, proporciona una integraci\u00f3n de datos perfecta centrada en datos estructurados y no estructurados. Ofrece un conjunto de conectores de datos que simplifican el proceso de ingesta e indexaci\u00f3n de datos procedentes de diversas fuentes, como bases de datos, documentos y p\u00e1ginas web. Las capacidades de integraci\u00f3n de datos de LlamaIndex est\u00e1n optimizadas para una indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n eficientes, garantizando que los datos sean f\u00e1cilmente accesibles para las tareas de b\u00fasqueda y respuesta a preguntas.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Customization_and_Extensibility\"><\/span>4. Personalizaci\u00f3n y extensibilidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La personalizaci\u00f3n y la extensibilidad son factores cruciales a la hora de crear aplicaciones LLM, ya que permiten a los desarrolladores adaptar el marco a sus requisitos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> es altamente personalizable y ampliable, lo que proporciona a los desarrolladores un control detallado del comportamiento de LLM. Su arquitectura modular permite a los desarrolladores modificar y ampliar f\u00e1cilmente los componentes existentes o crear otros completamente nuevos que se adapten a sus necesidades. Este nivel de personalizaci\u00f3n permite la creaci\u00f3n de aplicaciones LLM altamente especializadas que pueden hacer frente a retos espec\u00edficos del dominio e integrarse perfectamente con los sistemas y flujos de trabajo existentes.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>aunque ofrece cierto nivel de personalizaci\u00f3n, se centra m\u00e1s en la personalizaci\u00f3n y la integraci\u00f3n relacionadas con los datos. Proporciona un marco de datos flexible que permite a los desarrolladores definir estructuras de datos, estrategias de indexaci\u00f3n y m\u00e9todos de recuperaci\u00f3n personalizados. Esta personalizaci\u00f3n permite a los desarrolladores optimizar LlamaIndex para sus necesidades de datos espec\u00edficas, garantizando un rendimiento eficiente de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n para su dominio y tipos de datos objetivo.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Suitability_for_Different_Application_Types\"><\/span>5. Adecuaci\u00f3n a distintos tipos de aplicaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>LangChain y LlamaIndex se adaptan a distintos tipos de aplicaciones LLM, en funci\u00f3n de los requisitos y retos espec\u00edficos que planteen.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> es una opci\u00f3n ideal para aplicaciones complejas y multicomponente que requieren un control detallado del comportamiento de LLM. Su versatilidad y extensibilidad lo hacen id\u00f3neo para crear aplicaciones que incluyan m\u00faltiples fuentes de datos, API externas y flujos de trabajo personalizados. La flexibilidad de LangChain permite a los desarrolladores crear soluciones sofisticadas que aprovechan los LLM para una amplia gama de tareas, como la generaci\u00f3n de contenidos, el an\u00e1lisis de datos y el apoyo a la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>por su parte, es el m\u00e1s adecuado para aplicaciones de b\u00fasqueda, recuperaci\u00f3n y respuesta a preguntas con un uso intensivo de datos. Su marco de datos especializado y sus capacidades de indexaci\u00f3n lo convierten en una opci\u00f3n excelente para aplicaciones que necesitan procesar grandes vol\u00famenes de datos estructurados y no estructurados, como motores de b\u00fasqueda de documentos, bases de conocimiento y chatbots. El enfoque de LlamaIndex en la recuperaci\u00f3n eficiente de datos y la optimizaci\u00f3n de consultas garantiza resultados r\u00e1pidos y precisos, incluso cuando se trata de grandes conjuntos de datos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Ease_of_Use_and_Learning_Curve\"><\/span>6. Facilidad de uso y curva de aprendizaje<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La facilidad de uso y la curva de aprendizaje son consideraciones importantes a la hora de elegir un marco LLM, ya que influyen en la velocidad y la eficacia del desarrollo.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> tiene una curva de aprendizaje m\u00e1s pronunciada en comparaci\u00f3n con LlamaIndex, principalmente debido a su flexibilidad y a sus amplias opciones de personalizaci\u00f3n. Los desarrolladores necesitan tener un s\u00f3lido conocimiento de los LLM, las t\u00e9cnicas de integraci\u00f3n de datos y los diversos componentes que proporciona LangChain para aprovechar eficazmente sus capacidades. Sin embargo, una vez dominada, la flexibilidad de LangChain permite la creaci\u00f3n de aplicaciones LLM altamente personalizadas y potentes.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>con su enfoque en la indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos, ofrece una experiencia m\u00e1s \u00e1gil y sencilla para los principiantes. Sus conectores de datos especializados y sus capacidades de indexaci\u00f3n eliminan algunas de las complejidades asociadas a la integraci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos. Esto hace que LlamaIndex sea m\u00e1s f\u00e1cil de usar, sobre todo para los desarrolladores que se centran principalmente en la creaci\u00f3n de aplicaciones de b\u00fasqueda y respuesta a preguntas.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Performance_and_Scalability\"><\/span>7. Rendimiento y escalabilidad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El rendimiento y la escalabilidad son factores cr\u00edticos a la hora de crear aplicaciones LLM que necesiten manejar grandes conjuntos de datos y elevados vol\u00famenes de consultas de los usuarios.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> est\u00e1 dise\u00f1ado para ser altamente escalable y eficaz, gracias a su arquitectura modular y al control detallado del comportamiento de LLM. Los desarrolladores pueden optimizar componentes y flujos de trabajo individuales para garantizar un procesamiento y una utilizaci\u00f3n de recursos eficientes. La flexibilidad de LangChain tambi\u00e9n permite la integraci\u00f3n de t\u00e9cnicas de mejora del rendimiento, como el almacenamiento en cach\u00e9, el procesamiento paralelo y la inform\u00e1tica distribuida, lo que permite a las aplicaciones escalar sin problemas a medida que crecen los vol\u00famenes de datos y las demandas de los usuarios.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong> da prioridad al rendimiento y la escalabilidad en el contexto de la indexaci\u00f3n de datos, la recuperaci\u00f3n y el procesamiento de consultas. Sus avanzadas t\u00e9cnicas de indexaci\u00f3n, como la b\u00fasqueda de similitudes basada en vectores y la indexaci\u00f3n jer\u00e1rquica, permiten una recuperaci\u00f3n de datos r\u00e1pida y eficaz, incluso cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Las capacidades de optimizaci\u00f3n de consultas de LlamaIndex mejoran a\u00fan m\u00e1s el rendimiento al minimizar el n\u00famero de accesos a datos y c\u00e1lculos necesarios. Este enfoque en el rendimiento convierte a LlamaIndex en una excelente opci\u00f3n para aplicaciones que necesitan gestionar grandes vol\u00famenes de consultas de b\u00fasqueda y solicitudes de recuperaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Integration_with_Large_Language_Models\"><\/span>8. Integraci\u00f3n con grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>La integraci\u00f3n con grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos es un aspecto clave para crear potentes aplicaciones de IA, y LangChain y LlamaIndex abordan esta integraci\u00f3n de forma diferente.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> admite la integraci\u00f3n con una amplia gama de LLM, lo que permite a los desarrolladores elegir el modelo m\u00e1s adecuado para su caso de uso espec\u00edfico. Ya sea la serie GPT de OpenAI, BERT de Google o cualquier otro LLM, LangChain proporciona una interfaz flexible para una integraci\u00f3n perfecta. Esta compatibilidad con varios LLM permite a los desarrolladores aprovechar los puntos fuertes de los distintos modelos y crear aplicaciones que combinen las capacidades de varios LLM para mejorar el rendimiento y la funcionalidad.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>al tiempo que apoya <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/las-5-mejores-estrategias-y-practicas-de-integracion-de-api-de-llm-para-la-ai-empresarial\/\">Integraci\u00f3n LLM<\/a>LlamaIndex se centra en mejorar el rendimiento de los LLM mediante una integraci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos eficientes. Al proporcionar un marco de datos robusto y capacidades de indexaci\u00f3n avanzadas, LlamaIndex permite a los LLM acceder y recuperar informaci\u00f3n relevante de forma r\u00e1pida y precisa. Esta integraci\u00f3n ayuda a mejorar la calidad y la relevancia contextual de las respuestas generadas por los LLM, especialmente en escenarios de b\u00fasqueda y respuesta a preguntas.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Handling_Domain-Specific_and_Proprietary_Data\"><\/span>9. Tratamiento de datos espec\u00edficos de dominio y de propiedad<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>El tratamiento de datos espec\u00edficos y patentados es un reto habitual en <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/4-casos-de-uso-empresarial-de-llm-con-el-mejor-roi\/\">LLM empresarial<\/a> y LangChain y LlamaIndex ofrecen distintos enfoques para abordar esta cuesti\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> proporciona un marco flexible para manejar diversos tipos y fuentes de datos, lo que lo hace adecuado para tratar datos espec\u00edficos de un dominio y datos propietarios. Sin embargo, la integraci\u00f3n y el procesamiento de estos datos pueden requerir m\u00e1s personalizaci\u00f3n y esfuerzo por parte del desarrollador. La arquitectura modular de LangChain permite la creaci\u00f3n de conectores y procesadores de datos personalizados, lo que permite a los desarrolladores adaptar el marco a sus requisitos de datos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>con sus conectores de datos especializados y sus capacidades de indexaci\u00f3n, destaca en el manejo de datos espec\u00edficos de dominio y propietarios. Su marco de datos est\u00e1 dise\u00f1ado para adaptarse a diversos formatos y estructuras de datos, lo que facilita la integraci\u00f3n y el procesamiento de fuentes de datos propias. El enfoque de LlamaIndex en la indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n eficiente de datos tambi\u00e9n garantiza que los LLM puedan acceder y utilizar r\u00e1pidamente la informaci\u00f3n espec\u00edfica del dominio, lo que mejora el rendimiento de las aplicaciones en dominios especializados.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Community_Support_and_Ecosystem\"><\/span>10. Apoyo comunitario y ecosistema<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Una comunidad y un ecosistema fuertes pueden acelerar enormemente el desarrollo y proporcionar valiosos recursos a los constructores que trabajen con marcos LLM.<\/p>\n\n\n<p><strong>Cadena LangChain<\/strong> se beneficia de una comunidad y un ecosistema en crecimiento, con una amplia gama de recursos, extensiones e integraciones disponibles. La comunidad de LangChain contribuye activamente al desarrollo de nuevos componentes, comparte las mejores pr\u00e1cticas y ofrece apoyo a otros desarrolladores. Este vibrante ecosistema permite a los desarrolladores aprovechar las soluciones existentes, adaptarlas a sus necesidades y colaborar con otros para crear aplicaciones LLM innovadoras.<\/p>\n\n\n<p><strong>LlamaIndex<\/strong>LlamaIndex, aunque tiene una comunidad m\u00e1s centrada, se beneficia de la experiencia y los recursos compartidos por desarrolladores e investigadores que trabajan en aplicaciones LLM centradas en datos. La comunidad LlamaIndex es especialmente activa en \u00e1reas relacionadas con la indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos y la respuesta a preguntas eficientes, lo que proporciona valiosos conocimientos y mejores pr\u00e1cticas para optimizar el rendimiento de LLM en estos dominios.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Making_the_Right_Choice_for_Your_LLM_Application\"><\/span>Elegir la opci\u00f3n adecuada para su solicitud de LLM<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>LangChain y LlamaIndex son dos potentes marcos de trabajo para crear aplicaciones basadas en LLM, cada uno con sus propias fortalezas y \u00e1reas de inter\u00e9s. La versatilidad y flexibilidad de LangChain lo convierten en una excelente opci\u00f3n para aplicaciones complejas y multicomponente que requieren un control preciso sobre el comportamiento de LLM y la integraci\u00f3n con diversas fuentes de datos. Por otro lado, las capacidades especializadas de indexaci\u00f3n y recuperaci\u00f3n de datos de LlamaIndex lo convierten en el marco ideal para aplicaciones de b\u00fasqueda y recuperaci\u00f3n que priorizan el acceso r\u00e1pido y preciso a la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<p>A la hora de elegir entre LangChain y LlamaIndex, es esencial tener en cuenta los requisitos espec\u00edficos de su proyecto, las necesidades de datos y el nivel deseado de personalizaci\u00f3n y control. Si conoce las diferencias clave entre estos marcos, podr\u00e1 tomar una decisi\u00f3n informada que se ajuste a sus objetivos y garantice el \u00e9xito de su aplicaci\u00f3n LLM.<\/p>\n\n\n<p>Tanto LangChain como LlamaIndex est\u00e1n bien posicionadas para satisfacer la creciente demanda de integraci\u00f3n de modelos ling\u00fc\u00edsticos potentes y eficientes. Aprovechando sus ventajas \u00fanicas y manteni\u00e9ndose al d\u00eda de los \u00faltimos avances en este campo, los desarrolladores pueden liberar todo el potencial de los LLM y crear aplicaciones que impulsen la innovaci\u00f3n y el valor en diversos \u00e1mbitos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As the demand for applications powered by large language models (LLMs) continues to grow, developers and enterprises are turning to frameworks like LangChain and LlamaIndex to streamline the development process and unlock the full potential of these powerful AI tools. While both frameworks aim to simplify the integration of LLMs into various applications, they each [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":11940,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[125,100,67],"tags":[],"class_list":["post-11639","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-enterprise-ai-blog","category-generative-ai","category-ml-nlp"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover 10 Key Differences Between LangChain and LlamaIndex. Explore how these frameworks streamline large language model (LLM) application development, focusing on aspects like data integration, customization, performance, and suitability for various use cases. Learn which framework is right for your LLM-powered projects.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-diferencias-clave-entre-langchain-y-llamaindex\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover 10 Key Differences Between LangChain and LlamaIndex. Explore how these frameworks streamline large language model (LLM) application development, focusing on aspects like data integration, customization, performance, and suitability for various use cases. Learn which framework is right for your LLM-powered projects.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-diferencias-clave-entre-langchain-y-llamaindex\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-06-07T12:06:27+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1456\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"816\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"9 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex\",\"datePublished\":\"2024-06-07T12:06:27+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-07T12:06:27+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/\"},\"wordCount\":1846,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg\",\"articleSection\":[\"Enterprise AI\",\"Generative AI\",\"LLMs \/ NLP\"],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/\",\"name\":\"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg\",\"datePublished\":\"2024-06-07T12:06:27+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-07T12:06:27+00:00\",\"description\":\"Discover 10 Key Differences Between LangChain and LlamaIndex. Explore how these frameworks streamline large language model (LLM) application development, focusing on aspects like data integration, customization, performance, and suitability for various use cases. Learn which framework is right for your LLM-powered projects.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg\",\"width\":1456,\"height\":816,\"caption\":\"langchain vs llamaindex 3\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/es\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"10 diferencias clave: LangChain frente a LlamaIndex - Skim AI","description":"Descubra 10 diferencias clave entre LangChain y LlamaIndex. Explore c\u00f3mo estos marcos agilizan el desarrollo de grandes aplicaciones de modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM), centr\u00e1ndose en aspectos como la integraci\u00f3n de datos, la personalizaci\u00f3n, el rendimiento y la idoneidad para diversos casos de uso. Descubra cu\u00e1l es el marco adecuado para sus proyectos basados en LLM.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/es\/10-diferencias-clave-entre-langchain-y-llamaindex\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex - Skim AI","og_description":"Discover 10 Key Differences Between LangChain and LlamaIndex. Explore how these frameworks streamline large language model (LLM) application development, focusing on aspects like data integration, customization, performance, and suitability for various use cases. Learn which framework is right for your LLM-powered projects.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/es\/10-diferencias-clave-entre-langchain-y-llamaindex\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2024-06-07T12:06:27+00:00","og_image":[{"width":1456,"height":816,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"Greggory Elias","Tiempo de lectura":"9 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex","datePublished":"2024-06-07T12:06:27+00:00","dateModified":"2024-06-07T12:06:27+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/"},"wordCount":1846,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg","articleSection":["Enterprise AI","Generative AI","LLMs \/ NLP"],"inLanguage":"es"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/","url":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/","name":"10 diferencias clave: LangChain frente a LlamaIndex - Skim AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg","datePublished":"2024-06-07T12:06:27+00:00","dateModified":"2024-06-07T12:06:27+00:00","description":"Descubra 10 diferencias clave entre LangChain y LlamaIndex. Explore c\u00f3mo estos marcos agilizan el desarrollo de grandes aplicaciones de modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM), centr\u00e1ndose en aspectos como la integraci\u00f3n de datos, la personalizaci\u00f3n, el rendimiento y la idoneidad para diversos casos de uso. Descubra cu\u00e1l es el marco adecuado para sus proyectos basados en LLM.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-vs-llamaindex-3.jpg","width":1456,"height":816,"caption":"langchain vs llamaindex 3"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/ko\/\ub791\uccb4\uc778-\ub77c\ub9c8\uc778\ub371\uc2a4\uc758-10\uac00\uc9c0-\uc8fc\uc694-\ucc28\uc774\uc810\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"10 Key Differences: LangChain vs LlamaIndex"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Desnatado AI","description":"La plataforma AI Agent Workforce","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Desnatado AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/es\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11639","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11639"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11639\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11940"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11639"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11639"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11639"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}