LangGraph Cookbook

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LangGraph Cookbook es una colección de ejemplos de código prácticos de código abierto que demuestran cómo construir agentes IA con el marco LangGraph. Cubre la orquestación gráfica de prompts, llamadas a herramientas, aumento mediante recuperación y cadenas de múltiples pasos para acelerar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLM.
Añadido el:
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May 04 2025
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LangGraph Cookbook

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LangGraph Cookbook
LangGraph Cookbook es una colección de ejemplos de código prácticos de código abierto que demuestran cómo construir agentes IA con el marco LangGraph. Cubre la orquestación gráfica de prompts, llamadas a herramientas, aumento mediante recuperación y cadenas de múltiples pasos para acelerar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLM.
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May 04 2025
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¿Qué es LangGraph Cookbook?

El LangGraph Cookbook proporciona recetas listas para usar para construir agentes IA sofisticados representando los flujos de trabajo como gráficos dirigidos. Cada nodo puede encapsular prompts, invocaciones de herramientas, conectores de datos o pasos de postprocesamiento. Las recetas cubren tareas como responder a preguntas sobre documentos, resumen, generación de código y coordinación de múltiples herramientas. Los desarrolladores pueden estudiar y adaptar estos patrones para prototipar rápidamente aplicaciones personalizadas alimentadas por LLM, mejorando la modularidad, la reutilización y la transparencia en la ejecución.

¿Quién usará LangGraph Cookbook?

  • Ingenieros en IA/ML
  • Científicos de datos
  • Desarrolladores Python
  • Investigadores en LLM

¿Cómo usar LangGraph Cookbook?

  • Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub
  • Paso 2: Instalar dependencias con pip install -r requirements.txt
  • Paso 3: Configurar variables de entorno (ejemplo, OPENAI_API_KEY)
  • Paso 4: Explorar notebooks de ejemplo o scripts Python en la carpeta /examples
  • Paso 5: Ejecutar un ejemplo seleccionado con python script.py
  • Paso 6: Personalizar definiciones de gráficos y nodos según su caso de uso

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de LangGraph Cookbook

Las características principales

  • Orquestación gráfica de cadenas LLM
  • Integración de herramientas incorporada (recuperación, búsqueda, ejecución de código)
  • Definiciones modulares de prompts y nodos
  • Recetas de ejemplo para QA, resumen, generación de código

Los beneficios

  • Acelera el prototipado de agentes IA
  • Promueve patrones de gráficos reutilizables
  • Mejora la claridad y depuración del flujo de trabajo
  • Soporta cualquier proveedor de LLM

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de LangGraph Cookbook

  • Respuesta a preguntas en documentos
  • Chatbots y agentes conversacionales
  • Tuberías de resumen automatizado
  • Flujos de trabajo de múltiples herramientas
  • Asistentes de generación de código personalizados

FAQs sobre LangGraph Cookbook

Información de la Compañía LangGraph Cookbook

Reseñas de LangGraph Cookbook

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de LangGraph Cookbook?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack
  • Semantic Kernel
  • Flowise

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