🧠 Proyecto LangChain – Ejecución de notebooks
- Clonar el repositorio
git clone https://github.com/puigalex/LangChain.git cd LangChain 2. Instalar dependencias Asegúrate de tener Python 3.8+ y pip instalados. Luego ejecuta:
pip install -r requirements.txt Esto instalará LangChain, OpenAI y librerías requeridas 🔧
- Configurar API Keys Algunos notebooks (ej. chatbot.py) requieren una OPENAI_API_KEY. Puedes exportarla desde tu terminal:
export OPENAI_API_KEY="TU_API_KEY" Si no la defines, el script probablemente te la pedirá al ejecutarlo.
- Ejecutar Jupyter y cargar los notebooks
jupyter notebook
Desde la interfaz web, abre:
intro.ipynb — Introducción a LangChain.
cadenas.ipynb — Ejemplos de chains y prompts.
memoria.ipynb — Uso de memoria en workflows.
- Ejecutar chatbot.py Este script Python crea un chatbot usando LangChain. Ejecútalo con:
python chatbot.py Se conectará al modelo configurado (ej. OpenAI) y responderá a tu texto.
🧩 Estructura del repositorio
intro.ipynb – Primeros pasos y ejemplos.
cadenas.ipynb – Creación de pipelines con chains.
memoria.ipynb – Ejemplos de memoria conversacional.
chatbot.py – Script de chatbot básico.
requirements.txt – Dependencias del proyecto. medium.com pinecone.io
Tips adicionales Es recomendable usar un entorno virtual (venv/conda).
Si usas OpenAI y no tienes clave, regístrate en [OpenAI], obtén tu API key y configúrala como variable de entorno.
Revisa la versión instalada de LangChain: pip show langchain. Puedes actualizarla con:
pip install -U langchain Ajusta los notebooks si tu configuración de API o modelos es distinta.