¿Qué es Langchain? Una visión general para la construir aplicaciones de IA

Con la inteligencia artificial generativa apareciendo por todas partes, todo el mundo está tratando de averiguar cómo usarla realmente para su negocio. Para los desarrolladores, esto a menudo significa encontrar las herramientas adecuadas para crear aplicaciones personalizadas que sean más que un simple chatbot. Aquí es donde entra en juego LangChain. Es uno de los kits de herramientas de código abierto más populares para crear aplicaciones impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLM).

Esta guía te ofrecerá un resumen claro y directo sobre qué es LangChain, cómo encajan sus componentes, qué puedes construir con él y cuánto cuesta realmente poner en marcha un proyecto.

Esta es la conclusión principal: aunque los frameworks como LangChain son increíblemente potentes, requieren una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo por parte de los desarrolladores para implementarlos correctamente. También veremos cómo las plataformas modernas pueden ofrecerte toda esa potencia sin el quebradero de cabeza de los largos ciclos de desarrollo.

¿Qué es LangChain?

En esencia, LangChain es un framework de código abierto que te ayuda a crear aplicaciones utilizando LLM. No es un modelo de IA en sí mismo. En su lugar, piénsalo como una caja de herramientas que ayuda a los desarrolladores a conectar un LLM (como GPT-4) con otras fuentes de datos y software. Está disponible en Python y JavaScript y ofrece un montón de componentes preconstruidos que facilitan un poco las tareas comunes.

Este vídeo ofrece una excelente visión general de qué es LangChain y cómo ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones utilizando grandes modelos de lenguaje.

Su popularidad se disparó junto con herramientas como ChatGPT porque permite a los desarrolladores ir mucho más allá de las preguntas y respuestas básicas. En lugar de simplemente preguntar algo a un modelo, puedes construir sistemas complejos que son conscientes de tus datos específicos, pueden razonar sobre ellos e incluso tomar acciones. Esencialmente, LangChain actúa como el pegamento entre el LLM que elijas y el resto del mundo: tus documentos, bases de datos y otras herramientas.

El propio nombre da una pista sobre su idea central: "encadenas" (chain) diferentes componentes para crear un flujo de trabajo. Por ejemplo, podrías construir una cadena que tome la pregunta de un cliente, encuentre la respuesta en un PDF específico y luego pase tanto la pregunta como la información a un LLM para generar una respuesta perfecta.

Cómo funciona LangChain: los componentes principales

La verdadera magia de LangChain es su configuración modular. Ofrece a los desarrolladores una caja de piezas tipo Lego que pueden encajar para construir todo tipo de aplicaciones de IA. Desglosemos las más importantes.

Modelos, prompts y analizadores de LangChain

Primero, tienes lo esencial: un modelo de IA, una forma de hablarle y una forma de entender su respuesta.

• Modelos: LangChain te ofrece una forma estándar de conectarte a casi cualquier LLM que exista, ya sea de OpenAI, Anthropic o un modelo de código abierto que estés ejecutando tú mismo. Esto es genial porque significa que puedes cambiar el cerebro de tu operación sin tener que reescribir todo.

• Prompts: Un "PromptTemplate" es básicamente una receta reutilizable para las instrucciones que le das al LLM. Conseguir que estas instrucciones sean perfectas, una habilidad conocida como ingeniería de prompts, es una parte fundamental para crear una buena aplicación de IA. También es una de las partes más tediosas del proceso, que a menudo requiere ajustes interminables.

• Analizadores (Parsers): Los LLM suelen devolver texto plano, lo que puede ser difícil de procesar para un programa. Los analizadores de salida te ayudan a forzar al modelo a darte una respuesta en un formato estructurado, como JSON, para que puedas usar su salida de manera fiable en el siguiente paso de tu cadena.

Aunque los desarrolladores usan LangChain para codificar estas plantillas y analizadores a mano, se necesita mucho conocimiento especializado. Para los equipos que solo necesitan resultados, una plataforma como eesel AI tiene un editor de prompts sencillo donde puedes definir la personalidad y las reglas de una IA a través de una interfaz amigable, sin necesidad de escribir ni una línea de código.

Índices y recuperadores de LangChain para tu propio conocimiento

Los LLM tienen un gran punto ciego: solo saben aquello con lo que fueron entrenados. No tienen ni idea de los documentos internos de tu empresa ni de tus últimos artículos de ayuda. Para que sean realmente útiles, necesitas darles acceso a tu conocimiento específico. Todo este proceso se llama Generación Aumentada por Recuperación, o RAG por sus siglas en inglés.

LangChain proporciona a los desarrolladores las herramientas para construir un sistema RAG desde cero:

• Cargadores de documentos: Son conectores que extraen datos de todo tipo de lugares, como PDF, sitios web, páginas de Notion o bases de datos.

• Divisores de texto: Los LLM no pueden leer un documento de 100 páginas de una sola vez. Los divisores de texto se utilizan para descomponer archivos grandes en fragmentos más pequeños y manejables.

• Almacenes de vectores y embeddings: Aquí es donde ocurre la magia de RAG. Tus fragmentos de texto se convierten en representaciones numéricas llamadas "embeddings" y se almacenan en una base de datos especial llamada almacén de vectores. Esto permite al sistema realizar una búsqueda ultrarrápida para encontrar los fragmentos de información más relevantes para cualquier pregunta.

Construir una canalización RAG sólida con LangChain es un verdadero proyecto de ingeniería de datos. En cambio, eesel AI te ayuda a reunir todo tu conocimiento al instante. Puedes conectar fuentes como Confluence, Google Docs y tus tickets de soporte anteriores con solo unos pocos clics. La plataforma se encarga por ti de todas las partes complicadas de la fragmentación, la creación de embeddings y la recuperación.

Cadenas y agentes de LangChain

Aquí es donde todas las piezas se unen para hacer algo útil.

• Cadenas: Como su nombre indica, las cadenas son la forma de enlazar diferentes componentes en un único flujo de trabajo. La versión más simple es una "LLMChain", que simplemente conecta un modelo con una plantilla de prompt. Pero puedes construir cadenas mucho más complejas que enlazan múltiples pasos para realizar un trabajo.

• Agentes: Los agentes son un gran paso adelante con respecto a las cadenas. En lugar de seguir un conjunto fijo de pasos, un agente utiliza el LLM como un "cerebro" para decidir qué hacer a continuación. Le das al agente una caja de herramientas, como una búsqueda web, una calculadora o acceso a una API, y él decide qué herramientas usar y en qué orden para resolver un problema. Es la diferencia entre seguir una receta y ser un verdadero chef.

Una captura de pantalla de la pantalla de personalización y flujo de trabajo de acciones en eesel AI, una alternativa a LangChain para crear agentes de IA.

Casos de uso comunes de LangChain (y sus desafíos)

Como LangChain es tan flexible, puedes usarlo para construir casi cualquier cosa que se te ocurra. Aquí tienes algunas de las aplicaciones más comunes, junto con algunos de los obstáculos del mundo real con los que te encontrarás al construirlas tú mismo.

Chatbots personalizados y sistemas de preguntas y respuestas con LangChain

Esta es probablemente la razón más popular por la que la gente recurre a LangChain. Las empresas quieren crear chatbots personalizados con LangChain que puedan responder preguntas basadas en su propio conocimiento privado, como una wiki interna o un centro de ayuda público. Es el caso de uso clásico para RAG.

• El desafío: ¿La parte difícil? Asegurarse de que el chatbot realmente acierte y no se invente cosas (algo por lo que la IA es conocida). Cuando da una respuesta incorrecta, investigar la lógica del agente para averiguar por qué se equivocó puede ser un enorme quebradero de cabeza de depuración.

• La solución de plataforma: Aquí es donde una plataforma ya preparada realmente ayuda. El AI Chatbot y el Chat Interno de eesel AI están diseñados exactamente para este propósito. Mejor aún, puedes usar un potente modo de simulación para probar la IA con miles de preguntas pasadas de tus clientes. Esto te permite ver qué tan precisa será y encontrar lagunas en tu conocimiento antes de que hable con un usuario real.

Agentes autónomos de LangChain para automatizar tareas

Aquí es donde las cosas se ponen realmente interesantes. Puedes usar LangChain para crear agentes que gestionen tareas de varios pasos por sí mismos. Por ejemplo, podrías construir un agente que busque el pedido de un cliente en Shopify, verifique el estado del envío con la API de una empresa de transporte y luego redacte una actualización por correo electrónico personalizada para él.

• El desafío: Construir, desplegar y supervisar estos agentes autónomos es un trabajo enorme. LangChain acabó lanzando una herramienta separada llamada LangSmith para ayudar con la depuración y el monitoreo, pero es otro sistema complejo que tus desarrolladores tienen que aprender, gestionar y pagar.

• La solución de plataforma: Con eesel AI, no tienes que construir estos agentes desde cero. El Agente de IA se puede configurar con acciones personalizadas para buscar información de pedidos o clasificar tickets en servicios de asistencia como Zendesk o Freshdesk. Lo haces todo a través de una interfaz sencilla, con informes ya integrados, para que tengas control total sin toda la carga de ingeniería.

LangChain para resumen y extracción de datos

Otro uso común es hacer que un LLM dé sentido a enormes bloques de texto. Esto podría significar resumir documentos largos, crear resúmenes de notas de reuniones o extraer detalles clave de los chats de soporte al cliente.

• El desafío: Para obtener resúmenes consistentemente buenos que capturen los detalles correctos, tienes que dar con las instrucciones perfectas. Esto a menudo implica mucho ensayo y error con tus prompts, y a veces incluso ajustar tu propio modelo, lo que añade otra capa de coste y complejidad.

• La solución de plataforma: eesel AI aprende automáticamente de tus antiguos tickets de soporte para entender la voz de tu marca y los problemas comunes. Su Copiloto de IA utiliza este contexto para ayudar a tus agentes a redactar respuestas relevantes y de alta calidad. Incluso puede generar borradores de artículos de ayuda a partir de tickets resueltos, convirtiendo conversaciones desordenadas en conocimiento limpio y reutilizable sin ningún trabajo adicional.

Precios de LangChain y cómo empezar

Antes de lanzarte, es buena idea entender el coste y el esfuerzo reales que implica un proyecto de LangChain para una empresa.

El coste de usar LangChain

El framework de LangChain en sí es de código abierto y gratuito, pero ese "gratis" viene con algunos asteriscos. El coste total de una aplicación de LangChain proviene en realidad de varios sitios:

1. Costes de la API del LLM: Tienes que pagar al proveedor del modelo (como OpenAI) por cada solicitud que haga tu aplicación. Estos costes pueden ser impredecibles y acumularse rápidamente a medida que más gente usa tu app.

2. LangSmith: Para depurar, monitorear y desplegar correctamente un agente de nivel profesional, probablemente necesitarás LangSmith, la plataforma de monitoreo de pago de LangChain.

Aquí tienes un vistazo rápido a lo que cuesta LangSmith:

Característica	Developer	Plus	Enterprise
Precio	Gratis (1 puesto)	39 $ por puesto/mes	Personalizado
Trazas incluidas	5k trazas base/mes	10k trazas base/mes	Personalizado
Despliegue	N/A	1 despliegue Dev gratis	Personalizado

Fuente: Precios de LangChain

Este tipo de precios variables y basados en el uso hace que sea muy difícil presupuestar. En cambio, eesel AI ofrece precios claros y predecibles basados en un número fijo de interacciones de IA al mes. Obtienes todas las funciones, agentes, copilotos e informes incluidos en un plan sencillo, para que no tengas que preocuparte por una factura sorpresa de tu proveedor de LLM.

Cómo empezar y la curva de aprendizaje de LangChain

Seamos realistas sobre para quién es LangChain. Como verás en los populares cursos de Udemy sobre el tema, LangChain está hecho para desarrolladores de software e ingenieros de IA que ya se sienten cómodos con Python o JavaScript.

Crear una aplicación lista para producción no es un proyecto de fin de semana. Implica configurar entornos de desarrollo, manejar claves de API de forma segura, escribir mucho código, depurar interacciones complicadas y averiguar cómo desplegar y escalar todo el sistema. Es un proyecto de software en toda regla.

Para las empresas que necesitan una solución de IA potente ahora, la pronunciada curva de aprendizaje y el largo tiempo de desarrollo de LangChain pueden ser un obstáculo importante. eesel AI está diseñado para ser completamente autoservicio. Puedes conectar tu servicio de asistencia, entrenar a la IA con tu conocimiento y ponerla en marcha en minutos, no en meses, a menudo sin necesidad de un desarrollador.

La conclusión sobre LangChain: construir vs. comprar

LangChain es un framework innegablemente potente y flexible para desarrolladores que necesitan construir aplicaciones de IA altamente personalizadas desde cero. Si tu equipo tiene las habilidades técnicas y los recursos adecuados, te da un control total.

Pero todo ese control tiene un precio. Te pone en la clásica situación de "construir vs. comprar". ¿Quieres invertir una cantidad significativa de tiempo de ingeniería, dinero y mantenimiento continuo en construir una solución personalizada con LangChain? ¿O prefieres usar una plataforma ya preparada que pueda empezar a aportar valor desde el primer día?

Para la mayoría de los equipos de atención al cliente, TI y soporte interno, el objetivo no es construir IA, sino resolver problemas más rápido. eesel AI proporciona una plataforma creada específicamente para eso. Obtienes todos los beneficios clave de los agentes de IA, como la resolución automatizada de tickets, sugerencias de respuesta inteligentes y respuestas instantáneas a preguntas internas, sin el coste, la complejidad y el riesgo de un proyecto de desarrollo desde cero. Es toda la potencia de un agente hecho a medida con la simplicidad de una herramienta de autoservicio.

¿Listo para ver lo fácil que puede ser poner a un agente de IA a trabajar para tu equipo? Prueba eesel AI gratis y configura el primero en menos de cinco minutos.