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# Ejercicios del Curso de LangChain
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Este repositorio contiene los ejercicios prácticos del curso de **LangChain con TypeScript**.
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## Recursos
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- **Cliente del Agente (demo)**: [https://jabiinfante.github.io/langchain.js-agent-client-dummy/](https://jabiinfante.github.io/langchain.js-agent-client-dummy/)
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- Código fuente: [https://github.com/jabiinfante/langchain.js-agent-client-dummy](https://github.com/jabiinfante/langchain.js-agent-client-dummy)
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## Requisitos Previos
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### 1. Cuentas y API Keys necesarias
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#### Mistral AI (Requerido)
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1. Crear cuenta en [https://console.mistral.ai/](https://console.mistral.ai/)
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2. Ir a "API Keys" y generar una nueva key
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3. Guardar la key como `MISTRAL_API_KEY`
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#### LangSmith (Requerido para trazabilidad)
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1. Crear cuenta en [https://smith.langchain.com/](https://smith.langchain.com/)
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2. Ir a "Settings" → "API Keys" y crear una nueva key
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3. Guardar la key como `LANGCHAIN_API_KEY`
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#### Google AI / Gemini (Opcional)
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1. Ir a [https://aistudio.google.com/apikey](https://aistudio.google.com/apikey)
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2. Crear una API Key
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3. Guardar la key como `GOOGLE_API_KEY`
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#### Cohere (Requerido para reranking en el agente)
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1. Crear cuenta en [https://dashboard.cohere.com/](https://dashboard.cohere.com/)
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2. Ir a "API Keys" y copiar la key
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3. Guardar la key como `COHERE_API_KEY`
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#### Qdrant (Opcional - solo para ejercicios 05 y 06)
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1. Crear cuenta en [https://cloud.qdrant.io/](https://cloud.qdrant.io/)
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2. Crear un cluster gratuito
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3. Obtener la URL del cluster y la API Key
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4. Guardar como `QDRANT_URL` y `QDRANT_API_KEY`
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### 2. Configurar variables de entorno
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Crear un archivo `.env` en la raíz del proyecto:
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```env
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# === Mistral AI (Requerido) ===
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MISTRAL_API_KEY=tu_api_key_de_mistral
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# === LangSmith (Requerido para trazabilidad) ===
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LANGCHAIN_API_KEY=tu_api_key_de_langsmith
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LANGCHAIN_TRACING_V2=true
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LANGCHAIN_PROJECT=curso-langchain
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# === Google AI / Gemini (Opcional) ===
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GOOGLE_API_KEY=tu_api_key_de_google
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# === Cohere (Requerido para reranking) ===
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COHERE_API_KEY=tu_api_key_de_cohere
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# === Qdrant (Opcional - solo para ejercicios 05 y 06) ===
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QDRANT_URL=https://tu-cluster.qdrant.io
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QDRANT_API_KEY=tu_api_key_de_qdrant
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```
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### 3. Instalar dependencias
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```bash
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npm install
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```
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## Catálogo de Ejercicios
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| # | Script | Archivo | Descripción |
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| 01 | `npm run 01:comments` | `01_comments_classifier.ts` | **Clasificador de Comentarios** - Analiza comentarios usando Structured Output con Zod. Demuestra `withStructuredOutput()` y `batch()` para procesar múltiples inputs. |
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| 02 | `npm run 02:poet` | `02_cyber_poet.ts` | **Poeta Cibernético** - Combina Tools y Structured Output. El LLM genera un poema y usa una herramienta para contar palabras con precisión. |
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| 03 | `npm run 03:homework` | `03_homework_maker.ts` | **Generador de Tareas** - Agente multi-tool con bucle agentic manual. Usa Wikipedia, Calculator y WordCount para generar tareas escolares adaptadas al nivel del alumno. |
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| 04 | `npm run 04:agent` | `04_webserver_for_agent.ts` | **Servidor Web con Agente** - Integra un agente ReAct con Fastify y SSE para streaming en tiempo real. Incluye memoria persistente, RAG sobre guiones de Nolan, tasas de cambio y generación de fichas de películas en `.docx`. |
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| 05 | `npm run 05:indexer` | `05_mdn-vector-indexer.ts` | **Indexador de Documentación** - Pipeline de indexación RAG que carga documentación de MDN, la divide en chunks y la almacena en Qdrant. |
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| 06 | `npm run 06:indexer` | `06_nollan-indexer.ts` | **Indexador de Guiones de Nolan** - Pipeline de indexación RAG que carga guiones de películas de Christopher Nolan desde IMSDB y los almacena en Qdrant. |
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## Estructura del Proyecto
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```
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src/
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├── 01_comments_classifier.ts # Structured Output + batch
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├── 02_cyber_poet.ts # Tools + Structured Output
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├── 03_homework_maker.ts # Agentic Loop + PromptTemplate + múltiples tools
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├── 04_webserver_for_agent.ts # Fastify + SSE + Agent con memoria
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├── 05_mdn-vector-indexer.ts # Web scraping + chunking + Qdrant
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├── 06_nollan-indexer.ts # Indexación de guiones de Nolan + Qdrant
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│
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├── agents_wrapper/
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│ └── agent.ts # Wrapper del agente con streaming y contextSchema
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└── helpers/
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├── comments-mock.ts # Datos de prueba para ejercicio 01
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├── constants.ts # Constantes compartidas (OUTPUT_DIR)
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├── helper.ts # Utilidad promptUser() para input interactivo
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├── middlewares.ts # Middleware trimMessages para limitar contexto
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└── tools.ts # Herramientas: wordCount, wikipedia, exchangeRates, storageKnowledge, buildFilmDocument
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template/
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└── plantilla_ficha.docx # Plantilla Word para generar fichas de películas
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output_docx/ # Directorio donde se generan los documentos .docx
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```
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## Conceptos por Ejercicio
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### 01 - Clasificador de Comentarios
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- **Zod**: Definición de esquemas para validación
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- **withStructuredOutput()**: Forzar respuestas JSON estructuradas
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- **batch()**: Procesar múltiples inputs en paralelo
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### 02 - Poeta Cibernético
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- **tool()**: Crear herramientas personalizadas
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- **bindTools()**: Conectar herramientas al modelo
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- **tool_calls**: El LLM solicita usar herramientas
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- **ToolMessage**: Devolver resultados de herramientas
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### 03 - Generador de Tareas
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- **Agentic Loop**: Bucle while que procesa tool_calls hasta completar
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- **PromptTemplate**: Plantillas con variables dinámicas
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- **Múltiples Tools**: Wikipedia, Calculator, WordCount
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- **promptUser()**: Input interactivo en consola
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### 04 - Servidor Web con Agente
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- **createAgent()**: Crear agente ReAct con herramientas
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- **Checkpointer (SQLite)**: Memoria persistente de conversaciones
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- **SSE (Server-Sent Events)**: Streaming de respuestas al cliente
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- **contextSchema**: Inyección de dependencias a las tools
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- **dynamicSystemPromptMiddleware**: System prompt que se regenera en cada invocación (incluye fecha actual)
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- **QdrantVectorStore / MemoryVectorStore**: Fallback automático si Qdrant no está disponible
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- **Herramientas disponibles en el agente**:
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- `storage_knowledge` — RAG sobre guiones de películas de Christopher Nolan (Interstellar, Inception) con reranking via Cohere
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- `get_exchange_rates` — Tasas de cambio actuales via Frankfurter API
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- `get_historical_rates` — Tasas de cambio históricas de una fecha concreta
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- `build_film_document` — Genera una ficha de película en `.docx` usando una plantilla Word
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- `calculator` — Calculadora matemática
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### 05 - Indexador de Documentación
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- **CheerioWebBaseLoader**: Web scraping de HTML
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- **RecursiveCharacterTextSplitter**: División de documentos en chunks
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- **Embeddings**: Representación vectorial de texto
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- **QdrantVectorStore**: Base de datos vectorial para búsqueda semántica
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- **Deduplicación**: Eliminar vectores existentes antes de re-indexar
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### 06 - Indexador de Guiones de Nolan
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- **CheerioWebBaseLoader**: Web scraping de guiones desde IMSDB
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- **RecursiveCharacterTextSplitter**: División en chunks con overlap
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- **Batch indexing**: Inserción por lotes para respetar límites de la API de embeddings
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- **CohereRerank**: Reranking de resultados (usado en el agente del ejercicio 04)
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## Orden Recomendado
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1. **01_comments_classifier** - Conceptos básicos de Structured Output
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2. **02_cyber_poet** - Introducción a Tools
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3. **03_homework_maker** - Agentic Loop manual con múltiples tools
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4. **06_nollan-indexer** - Indexar guiones de Nolan en Qdrant (necesario para el agente)
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5. **04_webserver_for_agent** - Agente completo con servidor web, streaming y generación de documentos
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6. **05_mdn-vector-indexer** - Indexación de documentación MDN para RAG (opcional)
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