¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en la implementación de un pipeline de RAG con LangChain. Vamos a repasar los pasos clave que debes seguir para asegurarte de que todo esté configurado correctamente:
Configurar el entorno de Python:
virtualenv.pip usando:source nombre_del_entorno/bin/activate
pip install --upgrade pip
Preparar el Jupyter Notebook:
pip install jupyter
Instalar las dependencias:
pip install langchain langchain-gemini langchain-community
Configurar el archivo .env:
.env en tu directorio de trabajo y agrega tu clave de API de Gemini:GEMINI_API_KEY=tu_clave_aqui
Cargar y procesar documentos:
Text Loader para cargar tus documentos.RecursiveCharacterSplitter.Generar embeddings:
Gemini Embeddings para generar embeddings de los chunks.Configurar la base de datos vectorial:
InMemory y configura el retriever para buscar los chunks.Montar el prompt template:
Ejecutar y depurar:
LangSmith para habilitar la depuración y trazabilidad de la cadena.Si sigues estos pasos y revisas tu código para asegurarte de que cada parte esté correctamente configurada, deberías poder replicar lo que se hizo en clase. Espero que esto te sea útil.
¡Espero haber ayudado y buenos estudios!