Curso LangChain.js — EITB
Materiales del curso de desarrollo de aplicaciones con LLMs usando LangChain.js y TypeScript.
Slides
Presentación del curso.
- Ver online: https://nykk.io/slides-langchain-eitb/
- Carpeta:
slides/
Arrancar en local:
cd slides && npm install && npm run dev
Ejercicios resueltos
Código de los 6 ejercicios prácticos del curso.
- Demo del agente (cliente web): https://jabiinfante.github.io/langchain.js-agent-client-dummy/
- Carpeta:
practica_resueltos/
Ejercicios
| # | Script | Descripción |
|---|---|---|
| 01 | npm run 01:comments |
Clasificador de comentarios — Structured Output + Zod + batch() |
| 02 | npm run 02:poet |
Poeta cibernético — Tools + Structured Output |
| 03 | npm run 03:homework |
Generador de tareas — Agentic loop manual + múltiples tools |
| 04 | npm run 04:agent |
Servidor web con agente — Fastify + SSE + memoria + RAG + generación de .docx |
| 05 | npm run 05:indexer |
Indexador MDN — Web scraping + chunking + Qdrant |
| 06 | npm run 06:indexer |
Indexador guiones de Nolan — Indexación para RAG del agente 04 |
API Keys necesarias
| Servicio | Variable | Enlace |
|---|---|---|
| Mistral AI | MISTRAL_API_KEY |
https://console.mistral.ai/ |
| LangSmith | LANGCHAIN_API_KEY |
https://smith.langchain.com/ |
| Cohere | COHERE_API_KEY |
https://dashboard.cohere.com/ |
| Google AI (opcional) | GOOGLE_API_KEY |
https://aistudio.google.com/apikey |
| Qdrant (opcional, ej. 05-06) | QDRANT_URL + QDRANT_API_KEY |
https://cloud.qdrant.io/ |
Arrancar en local:
cd practica_resueltos && cp .env_sample .env # rellenar las keys
npm install && npm run 04:agent