🦜🔗LangChain: Domina los LLM y Conviértete en un Experto en IA (Curso Gratis)

[@mitterduarte4303]

Opa me acabo de topar con este curso, que buen material, y gracias a ti por compartir tan buena informacion y de forma tan descomplicada.

[@hsimosa]

Excelente, es prácticamente una clase magistral. ¿Podrías, por favor, aumentar el tamaño de los textos también en las vistas de código en los notebooks? Esa letra tan pequeña es un dolor de cabeza para los miopes. Gracias y a la espera de nuevos videos y ejemplos.

[@RubenMontecinos]

Llegué aquí por recomendación de Google, y raro fue encontrar a alguien en español. Este tipo de contenido te lanzará al estrellato. Intenta un video de Local RAG y serías el único en español, para actualizar modelos locales y darles conocimientos que se puedan mantener privados. Suscrito. Felicitaciones!

[@CodingMindsetIO]

Muchísimas gracias por tu comentario! ❤️ cuenta con ese tutorial! Lo tenía en mente, así que próximamente lo tendremos en el canal

[@jagjerez]

Muchas gracias me ayudado mucho, queria meterme en Este Mundo hace tiempo y esto era lo que me faltaba para entender como SE hacen las aplicaciones AI actuales

[@vicenteaviles8445]

uff estaba bien colgado en el diplomado, pero esto me ayudó muchisimo. GRANDE

[@NELSONRODRIGUEZ-sv2ut]

da gusto encontrar contenido de calidad en KZbin

[@CodingMindsetIO]

¡Hola NELSON! 😄 Me alegra mucho que encuentres mi contenido de calidad. ¡Es lo que me esfuerzo por crear para la comunidad! 😊 Espero que sigas disfrutando del canal. Si tienes alguna sugerencia o tema en específico que te gustaría ver, no dudes en decírmelo. 🚀

[@nelson3391]

Uno de los mejores vídeos sobre el tema!. Gracias!

[@TheOneOverTheMood]

Absolutamente increible, fantastico video compa, ojala ver mas contenido de esto.

[@ozzy1987mr]

agradecido por el contenido, creí que el mejor contenido sobre langchain estaba en ingles pero por fin encontré alguien que realmente sabe sobre esto, nuevo sub y a la espera de mas contenido

[@CodingMindsetIO]

Muchísimas gracias! 🙏 me alegro mucho de que os esté gustando y esté teniendo tan buena acogida el vídeo! ☺️

[@RobertVirona-l8i]

Gracias por este maravillosos aporte ..

[@vhngroup]

Whaaaa, videaso y un temaso. 43 minutos de video, casi 5 horas codeando, aprendiendo, probando. Termine el ejercicio super entuciasmado y con nueva herramientas. Muchas Muchas Gracias. En mi caso use los wrapper de Wikipedia y de Google. En verdad muchas Gracias. Quiero llegar a instegrar esta solución a un chat de whatsapp. Muchas Muchas gracias, que contenido tan valioso.

[@CodingMindsetIO]

Me alegra muchísimo leer tu comentario! 😀😀😀 Es fantástico saber que el video te ha sido tan útil y que has invertido tanto tiempo en aprender y probar las herramientas. Me encanta ver ese entusiasmo y dedicación. Los wrappers de Wikipedia y Google son excelentes opciones, y es genial que hayas logrado completar el ejercicio. Integrar esta solución en un chat de WhatsApp suena como un proyecto muy interesante y útil. ¡Estoy seguro de que lograrás grandes cosas! Muchísimas gracias a ti por tu apoyo y por compartir tu experiencia. No dudes en seguir explorando y aprendiendo, y si tienes alguna otra pregunta o necesitas ayuda con futuros proyectos, aquí estaré. ¡Un saludo y nos vemos en el próximo video!

[@alex.dev7x7]

Muy buen contenido. Ánimo para seguir creando una marca personal.

[@ssiieu]

Maestro, excelente trabajo y metodología

[@CodingMindsetIO]

Aprecio mucho tu comentario. Es genial saber que mi metodología resuena contigo. Gracias por tu apoyo! Saludos!

[@carloscampuzano8100]

éste video es oro puro, felicitaciones

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias! Me alegra mucho que lo encuentres tan valioso. Tu apoyo significa mucho! 🎉😊

[@germanmauriciojaimesduarte5603]

Cuánta calidad en este contenido. Muchas gracias

[@CodingMindsetIO]

¡Hola @germanmauriciojaimesduarte5603! 😊 Me emociona saber que encuentras calidad en mi trabajo. ¡Muchas gracias por tus palabras! 🙌 Espero que sigas disfrutando del canal y aprendiendo cosas nuevas. 🚀

[@jalejandro0211]

¡Esperando los siguientes videos, excelente!

[@CodingMindsetIO]

Muy pronto! Gracias por comentar! Saludos! 😊

[@norishen]

Realmente ss una explicación muy buena de las partes mas importantes del ecosistema langchain, me ha aclarado varias puntos, y ahora tengo contexto para afrontar los próximos videos, ¡esperándolos los impaciencia :D :D ! Gracias por tu tiempo.

[@CodingMindsetIO]

Muchísimas gracias por tu comentario! Me alegra muchísimo que te haya sido de tanta utilidad! 🙌🙌

[@walterrodriguez2696]

Es un gran aporte! gracias por el video, muy bueno

[@CodingMindsetIO]

¡Hola! 😊 Muchas gracias por tu comentario y por ver el video. Me alegra que te haya sido útil 🙌 Si tienes alguna duda sobre LangChain o necesitas algo más, no dudes en preguntar. ¡Sigue aprendiendo y creando cosas increíbles con esta tecnología! 🚀

[@brendahuaman1581]

Infinitamente gracias por compartir tus conocimientos, por fin encontré un vídeo completo. Estaré pendiente de tus próximos videos ❤. Muchos éxitos y que Dios te siga dando mucha sabiduría y inteligencia. Compartiré tu vídeo con mucho gusto🎉

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! Me alegra mucho de que te haya gustado y servido el vídeo! Gracias por tus bendiciones ☺️

[@alfredolawler2205]

Muy bueno, muy útil y muy bien explicado, esperamos los otros videos de la serie! Muchas gracias!

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! Me alegro mucho de que os esté gustando tanto! ☺️

[@josecox13able]

Gran vídeo! Creo que es el que más he disfrutado del canal. De los vídeo que hay que ver y pausar mil veces para poder apuntar toda la información que nos das. Muchas gracias, como siempre, por tu esfuerzo, y ya con ganas del siguiente video del curso

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por este feedback! Me hace muy feliz ver que el esfuerzo merece la pena y que os está aportando mucho valor!😊

[@matiasparouy]

Excelente video!! muchas gracias por compartir!

[@CodingMindsetIO]

Me alegro de que te haya gustado el vídeo! 😊 Un saludo!

[@aratheonquark3495]

Te acabo de descubrir y me ha gustado el video, tanto que me he suscrito. GRACIAS POR CREAR INFO ÚTIL!

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! ☺️ me alegro de que encuentres la información de utilidad! Un saludo!

[@dubal2675]

Excelente video. Muchas gracias por el trabajo

[@CodingMindsetIO]

¡Muchas gracias! Me alegra que te haya gustado el video. Saludos! 😊

[@achiapella]

Muchas gracias por el excelente video!!!!

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario 😊 Un saludo!

[@NELSONRODRIGUEZ-sv2ut]

excelentisimo contenido

[@CodingMindsetIO]

Mil gracias por apreciar el contenido! 🙏😊

[@nancynardelli5466]

Gracias!

[@carlospinachomiranda9668]

María Eduarda también piensa en ti, ánimo bro! Gracias por el video. 💯

[@CodingMindsetIO]

Premio al mejor comentario! 🤣 larga vida a María Eduarda! 🤣

[@hwhegevvdv7]

excelente video amigo, me ayudaste a entender mejor esto, lo necesitaba para un proyecto tesis en mi uni, estoy buscando crear un chatbot especializado en un protocolo de autenticacion y con esto se me hará más fácil desarrollar mi proyecto.

[@CodingMindsetIO]

Me alegra muchísimo oir eso! Tu proyecto suena muy interesante, espero que te vaya muy bien esas tesis! Te invito a entrar a la comunidad de Telegram, si te apetece sería un gusto que nos contases sobre la tesis: t.me/coding_mindset Saludos!

[@dannuvercabezas4797]

Que buena explicación, muchas gracias

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! Me alegro de que te haya gustado! ☺️

[@miguelguerrerom]

muy bien Elvin! un abrazo y felicitaciones por el progreso del canal sobretodo el éxito en la divulgación en IA!

[@CodingMindsetIO]

Hola Miguel! Muchísimas gracias por tu comentario! me ha hecho ilusión verte por aquí! Un abrazo!

[@tomirodriguez]

😮 toca darle un vistazo

[@CodingMindsetIO]

Gracias!🤩

[@IO-Labs-123]

Excelente, muchas gracias!!

[@CodingMindsetIO]

Gracias a ti por tu comentario! Me alegro de que te haya gustado el tutorial!

[@LuisFernandoDuranRosas]

Genial tu video, Gracias por compartir tus conocimientos , porfa que en tus demas videos trata de mostrartarnos en que parte de la documentacion estan las funciones mas importantes que usas , asi podemos profundizar mas

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! Lo tengo en cuenta! ✌🏽

[@jackgaleras]

gracias.. que orden mental el que tienes ..

[@CodingMindsetIO]

Gracias por tú comentario! ☺️ hay que ordenarse un poco la mente para hacer estos vídeos 😝

[@claudinho-4812]

Amigo, tu aporte es EXTRAORDINARIO!! Te felicito por la iniciativa, calidad y generosidad de compartir tu conocimiento... 👏🙌 Ya en tren de pedir, si algún día está a tu alcance explicar en términos simples cómo se podría hacer fine tune a un LLM como Llama3, a partir de una base de datos propia en texto (por ejemplo, un json que incluya system, y una lista de ejemplos tipo human:... /bot=...) sería súper bienvenido. Gracias y éxitos!!!

[@CodingMindsetIO]

Muchisimas gracias por tu comentario! Me ha alegrado el día y desde luego hace que todo el esfuerzo valga la pena! 😊. En cuanto a tu petición, sí me gustaría en algún momento hacer un video de como hacer fine-tuuning a modelos, lo que primero me gustaría seguir avanzando con la serie de LangChain, pero cuenta con ello!

[@luiscorrea2245]

Amigo muy bueno y claro tu video. Quería hacerte una consulta. Acabo de hacer un proyecto muy similar, solo orquestando solo los servicios de openai y algo de programación básica como guardar los sessionId . Qué puedo estar perdiéndome por no usar langchain? Muchas gracias de antemano.

[@CodingMindsetIO]

Todo depende del caso de uso! Es posible que en algunos casos, para hacer una simple llamada a la API no te haga falta LangChain, pero si quieres crear una aplicación más completa, integrando diferentes sistemas, creando cadenas de múltiple pasos, etc LangChain te sería de grandísima ayuda!

[@alejolomenzo4918]

Muy buen video !

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias! Me alegro de que te haya gustado! 😊

[@walterrodriguez2696]

Hola, una consulta, cuales son los costos que podriamos tener al utilizar LangChain? sobre todo con los servicios externos a los cuales se puede acceder. Desde ya muchas gracias

[@CodingMindsetIO]

Hola! 👋 Muy buena pregunta. LangChain en sí mismo es completamente gratuito y open-source, ¡así que no tendrás ningún coste por usar la tecnología! 🥳 Los costes surgirían principalmente al utilizar servicios externos como APIs de modelos lingüísticos (por ejemplo, OpenAI). Cada API tiene su propio sistema de precios basado en el uso y el modelo elegido. Te recomiendo revisar las páginas web correspondientes a cada proveedor para conocer con detalle sus tarifas. Si quieres conversar sobre LangChain con otros entusiastas y tener más dudas resueltas, te invito a unirte a mi comunidad de Telegram 👉 t.me/coding_mindset. ¡Allí puedes hacer preguntas en tiempo real y conectar con gente apasionada por el desarrollo con IA! 🚀 Espero que esto te ayude! 😊

[@JuanCastillo-lp2kl]

Muchas gracias por esta información, estaré al pendiente. Trabajo en una escuela y me gustaría que pudieras enseñarnos a realizar apps que analicen documentos; por ejemplo listas de asitencia o expedientes de estudiantes y podamos obtener información muy valiosa. Gracias

[@CodingMindsetIO]

Muchas Gracias por tu comentario! Estate atento a los próximos videos porque justamente habrán prácticas en las que estaremso analizando documentos y pudiéndole preguntar a los modelos cualquier cosa acerca de ellos! 😊

Justo el curso que necesitaba

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias! me alegro de que te haya gustado!😊

[@pw4645]

Amigo, en proximos videos podrias por favor poner mas grande el texto del codigo por favor? se ve veia muy pequeño. Gracias!

[@CodingMindsetIO]

Tomo nota para los siguientes! ✌🏽

[@carlos19989]

También te puedes poner gafas o vas a configuración y aumentas el tamaño en tu pantalla.

[@pw4645]

@@carlos19989 Ya uso gafas y aun asi se ve pequeño, es el unico video donde la letra del codigo es pequeña ...y no voy a estar cambiando la conf de la pantalla solo para ver este video. ¬ _ ¬

[@alchemy_coder]

Genial vídeo! No tiene nada que ver con la temática del vídeo, pero me gustaría saber cual es el tema que usas en tu Visual Studio Code? Gracias!

[@CodingMindsetIO]

Gracias! Me alegra que te haya gustado el vídeo 😊 El tema que uso en Visual Studio Code es “Tokyo Night”

[@edustreamimg]

Gracias! tengo un monitor pequeño y creo que se podria aprovechar más la zona del IDE si reduces la zona donde hablas. En mi celu no veo nada solo te puedo escuchar.

[@CodingMindsetIO]

Tomo nota! Gracias por tu comentario! Saludos!

[@Gozalomoreno]

Extraordinario resumen... faltaron algunos conceptos como del de map reduce ...pero genial. Quiero preguntar Que ventajas tengo en usar un agente en vez de una cadena regular en una tarea de classificacion? Cambia o mejora el resultado. Lo que tengo que haceer es classificar un documento de acuerdo a las politicas de una empresa.... Puedo usar prompts o puedo usar agentes....que ventajas tiene el uno sobre el atro?

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias! Me alegro de que te haya guistado. Este es un video introductorio con el que prtendía introducir la tecnología y repasar los conceptos clave. El map-reduce en Langchain no es mas una cadena especializada en cuanto a la ingesta de documentos, por eso no tenía cabida en este video ya que es un concepto más avanzado y específico. En cuanto a tu consulta, el uso de agentes ene se casoo no te aportará ningún beneficio. Cómo lema de vida yo siempre pongo la simplicidad primera, en este caso, si la tare puede ser realizada con una simple cadena, mejor que adentrarse en la complejidad de los agentes. De todos modos un agente tendría sentido en una tarea mas compleja o que requiriese el uso de herramientas externas.

[@insecureup]

Genial !!!

[@CodingMindsetIO]

Gracias! Me alegro de que te haya gustado el vídeo!

[@lucasderito]

Hola q tal? Te hago una consulta, q me recomendarias q use para q una vez recibido el output de lo q sea, tomar ese texto y q me convierta a un archivo .json con valores .... Imaginemos una estadística de lo q sea... La respuesta puede ser tanto de un modelo open source o como estas haciendo aca con la api de openai...osea una vez q obtengo la respuesta q quiero..esa respuesta ademas quiero tomar un .json para poder graficarlo... Muchas gracias y muy bueno tu curso

[@CodingMindsetIO]

Gracias por tu pregunta! Existe un concepto llamado StructuredOutput que es justo lo que necesitas - puedes implementarlo fácilmente con Langchain o directamente con la API de OpenAI. Te ayuda a obtener respuestas en JSON estructurado listo para graficar. Saludos! 😊

[@lucasderito]

@CodingMindsetIO genial!! Lo tenés explicado a detalle eso en algun video? Sino igual lo investigo pero por ahi si lo tenés voy a lo tuyo. Gracias

[@firevavanced6669]

Gracias, ojalá puedas hacer buen zoom al código fuente en los vídeos siguientes.

[@CodingMindsetIO]

Cuenta con ello 🙏

[@agustin5414]

¡Quede encantado con este primer curso, espero y vengan muchos mas, tambien con modelos opensources y aplicaciones completas, seria genial, de igual manera muchas gracias por compartirlo en español para todo nosotros! Existe alguna forma de proporcionarnos el codigo utilizado en el video para probarlo en colab?

[@CodingMindsetIO]

Hola! Muchas gracias por tu comentario! En próximos video de la serie de LangChain estaremos usando modelos OS gracias a Ollama por ahora. Puedes unirte a la comunidad de telegram y pedirme cualquier cosa que necesites! 👉 t.me/coding_mindset Saludos!

[@orlandourrea43]

Hola como estas, me queda la inquietud de cual es la diferencia entre usar este framework o conectarme directamente con la API de OPEN IA como lo hago hoy en un proyecto de Chat conectado a un asistente que cree. Gracias.

[@CodingMindsetIO]

Buena pregunta! La diferencia clave está en que: API directa de OpenAI: más simple y directa, perfecta si solo necesitas completar prompts básicos LangChain: te da herramientas extra como chains, agents, memoria y RAG ya implementados. Útil para aplicaciones más complejas Ninguna es 'mejor' depende de tu caso de uso. Si bien es cireto que con el uso de un framework te pemrite desacoplarte del proveedor y te brinda la posibilidad de usar modelos open soruce. Saludos!

[@JesusParacare-z5t]

Excelente aporte a la comunidad en español. Ojala puedas subir uno sobre como testear agentes, ando en un proyecto donde están integrando un modelo LLM a un chatbot en Whatsapp y ya estoy cansado de las pruebas manuales xd.

[@CodingMindsetIO]

Hola! que tipos de pruebas estas realizando de manaera manual? Igual puedo recomendarte alguna herramienta, aunque en algun momento subiré video de como evaluar y testear LLM apps. Saludos!

[@JesusParacare-z5t]

@@CodingMindsetIO actualmente uso postman para la API, y voy a probar con pytest...el agente esta en azure. saludos.

[@JesusParacare-z5t]

@@CodingMindsetIO Estoy realizando pruebas a la API que llama el agente, además de performance con jmeter y pruebas funcionales en general.

[@joancarles3410]

Buena iniciativa. Estaria bien que pusieras un poco de zoom en el código para que se vea más claro y si publicaras el código para seguir los pasos, también estaría bien.💪

[@CodingMindsetIO]

Hola! He tomado nota del zoom para los siguientes vídeos 🙏. Estoy subiendo todos los recursos que voy usando al grupo de Telegram a medida que me los vais pidiendo. Puedes unirte y cualquier comentamos a través del grupo. Un saludo!

[@telacuti]

Si tengo más de 1000 mensajes y quiero utilizar todo lo guardado en memoria para x sesión, ¿a la hora de un nuevo prompt se le añade todo ese historial a la petición? Si es así la cantidad de tokens a consumir es acojonante 😮

[@pw4645]

Si no quiero usar OpenAI si no por ejemplo Llama3 o Phi-3, se puede usar con LangChain en vez de OpenAI ?? Gracias

[@CodingMindsetIO]

Puedes usar el modelo que quieras con LangChain. Lo más sencillo es valerse de servicios como Groq (tienen ya disponible Llama3 entre otros) y el proceso sería el mismo: setear la api key 🔑 e importar la clase Groq o ChatGroq. También sería posible utilizar modelos en local, pero debes de asegurarte de tener unos 96 GB de RAM para modelos grandes o 24 para modelos más pequeños. Con algún modelo quantizado es posible con 16. Pero para experimentar y prototipar te aconsejaría usar servicio vía api.

[@marianomendoza7648]

Hasta ahora excelente video, soy nuevo viendo esto de Python, los notebook me llaman la atención Primeras sensaciones: me parece muy abstracta la ejecución del notebook con Python, no hay que ni llamar la consola y ya te da respuesta, no hay que ni modificar las funciones que ya hacen lo que tienen que hacer, que hay detrás ?

[@CodingMindsetIO]

Gracias! Los Jupyter Notebooks son geniales porque ocultan toda la complejidad técnica , el 'kernel' de Python corre en segundo plano manejando toda la ejecución mientras tú te centras en el código. Es como tener un laboratorio interactivo donde puedes ejecutar código por bloques. Lo mejor es que todo está preconfigurado para que funcione directamente. Saludos!

[@MrNewlea]

Muy buen vídeo!..Pero en un vídeo anterior, me ha parecido que ibas a explicar LangChain con Llama en lugar de OpenIA.. ¿Puede ser?.. ¿Soporta LangChain Llama? ..

[@CodingMindsetIO]

Gracias por tu comentario! ☺️ este vídeo es anterior al de Ollama. Con LangChain puedes usar prácticamente cualquier modelo. La manera más sencilla de usar LlaMa sería mediante Ollama.

[@CeloniaProcess]

que grande eres

[@CodingMindsetIO]

Muchas gracias por tu comentario! 😊

[@CeloniaProcess]

​@@CodingMindsetIO¡Gracias por el video! Me alegra mucho ver cómo la comunidad "técnica" de la IA en español está creciendo. Canales como el tuyo son una gran ayuda para estudiantes como yo de Ciencia de Datos e IA. ¡Un saludo!

[@gerardoesquivia]

Gracias

[@CodingMindsetIO]

Gracias a ti por tu comentario! ☺️

[@Kilian_Barrera]

Gracias por este contenido. Con ganas de ver esos agentes. Como idea, sería genial contenido para hacer agentes con herramientas No Code, tipo Flutterflow.

[@CodingMindsetIO]

Muchas Gracias! Tomo nota! 😊 Sobre agentes seguramente habrán varios videos hasta que lleguemos a explorar LangGraph y ene ste punto vereis cosas fascinantes! 🤯🤯

[@danielcardenasvillamizar]

Yo buscando mi primera chamba de backend o full-stack y veo esto de langchain jaja y ni idea jaja

[@CodingMindsetIO]

Entiendo completamente, a veces puede ser abrumador ver tantas tecnologías nuevas cuando estás empezando. LangChain es una herramienta poderosa, pero no te preocupes si no la conoces todavía. Te recomendaría seguir fortaleciendo tus habilidades en backend y full-stack primero, ya que esa base te ayudará a comprender y aprovechar herramientas como LangChain más adelante. Si en algún momento decides explorar LangChain o el mundo de la ingeniería de IA (y lo cual te recomiendo muchísimo ya que es el presente y futuro), tengo más tutoriales y recursos que podrían ayudarte a familiarizarte con este concepto. ¡No dudes en preguntar cualquier cosa que necesites y mucho ánimo en tu búsqueda de tu primera chamba! ¡Seguro que lo conseguirás!

[@adrianpanduro6438]

Muy muy buen video, te felicito y te agradezco por tan buen material