LangGraph
LangGraph es una biblioteca avanzada para construir aplicaciones con estado y múltiples actores utilizando Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs). Desarrollada por ...
LangChain es un framework de código abierto que permite la integración fluida de Modelos de Lenguaje Grande con datos en tiempo real para construir aplicaciones avanzadas de IA.
LangChain es un framework de código abierto diseñado para desarrollar aplicaciones impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Creado por Harrison Chase y Ankush Gola en 2022, LangChain busca facilitar la integración de potentes LLM, como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI, con diversas fuentes de datos externas para crear aplicaciones avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
LangChain simplifica el proceso de crear interfaces de aplicaciones de IA generativa al organizar grandes volúmenes de datos y permitir que los LLM accedan y utilicen estos datos de manera fluida. Esto es crucial para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones que requieren actualizaciones de datos en tiempo real, ya que permite que los modelos vayan más allá de sus datos de entrenamiento estáticos y accedan a información actual.
LangChain es un framework de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM), como GPT-3.5 y GPT-4. Permite la integración con fuentes de datos externas para crear aplicaciones avanzadas de PLN.
LangChain fue creado por Harrison Chase y Ankush Gola en 2022.
LangChain ofrece bloques de construcción e integraciones de terceros para el desarrollo de aplicaciones LLM, una plataforma (LangSmith) para la monitorización y evaluación, y herramientas de despliegue como LangGraph Cloud para APIs listas para producción.
LangChain consta de langchain-core para abstracciones, langchain-community para integraciones de terceros, el paquete principal langchain para agentes y recuperación, LangGraph para flujos de trabajo multi-actor, LangServe para APIs REST y LangSmith para depuración y monitorización.
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