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[Sugerencia] Conectándose con un LLM

En la actualidad algunas de las librerias utilizadas estan deprecadas y/o no tienen soporte, luego de luchar un rato logre llegar a un resultado satisfactorio que realiza lo que el profesor esta enseñando, comparto el codigo, cabe destacar que esto esto no esta en formato de colab sino en visual estudio,

import my_keys
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser




llm = ChatGoogleGenerativeAI(
    model="gemini-3.1-flash-lite",
    google_api_key=my_keys.GEMINI_API_KEY
)

prompt_template = """Eres un esperto en {tema} y debes entregar una explicación clara y actualizada sobre los impactos de la inteligencia artificial (IA) en esta área"""
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["tema"],
    template=prompt_template
)

chain = prompt | llm | StrOutputParser()
respuesta = chain.invoke({"tema": "educación"})
print(respuesta)
1 respuesta

Hola Claudio, espero que estés bien

¡Gracias por compartir tu código! Parece que has hecho un gran trabajo adaptando el contenido del curso a Visual Studio y utilizando bibliotecas actualizadas. Tu enfoque de usar ChatGoogleGenerativeAI con el modelo "gemini-3.1-flash-lite" es una buena alternativa, especialmente si las bibliotecas mencionadas en el curso están deprecadas.

Aquí hay algunas cosas que podrías considerar al trabajar fuera de Google Colab:

  1. Configuración de Claves API: Asegúrate de que my_keys.GEMINI_API_KEY esté correctamente configurado y accesible desde tu entorno de desarrollo. Si estás usando un archivo my_keys.py, asegúrate de que no lo subas a ningún repositorio público.

  2. Entorno de Desarrollo: Visual Studio es una excelente opción para trabajar localmente. Solo asegúrate de que todas las dependencias estén correctamente instaladas en tu entorno local. Puedes usar un archivo requirements.txt para mantener un registro de las bibliotecas necesarias.

  3. Pruebas y Ejecución: Ya que estás trabajando localmente, es útil crear un entorno virtual para aislar tus dependencias. Esto te ayudará a evitar conflictos con otras bibliotecas que puedas tener instaladas.

  4. Depuración: Si encuentras algún error, Visual Studio ofrece herramientas de depuración muy útiles que puedes utilizar para identificar y resolver problemas en tu código.

Tu código parece estar bien estructurado y debería funcionar correctamente si todos los componentes están configurados adecuadamente. Espero que esta información te sea útil.

¡Espero haber ayudado y buenos estudios!