curso-langchain/README.md

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/
  • Código fuente: https://github.com/jabiinfante/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