Título del proyecto

2199 - Python y Gemini: Orquestando LLMs con LangChain

🔨 Funcionalidades del proyecto

En este proyecto, utilizaremos LangChain como framework principal para orquestar una solución integrada de análisis y organización de imágenes enriquecidas con anotaciones inteligentes. LangChain será empleado debido a su capacidad para conectar y gestionar flujos complejos que combinan IA multimodal y modelos de lenguaje, lo que permite un desarrollo más modular y escalable.

✔️ Técnicas y tecnologías utilizadas

Las técnicas y tecnologías utilizadas son:

• Programación en Python
• Uso de la API Gemini
• Uso del framework LangChain
• Cadenas simples
• Agente orquestador
• Agente como herramientas

🛠️ Abrir y ejecutar el proyecto

Después de descargar el proyecto, puedes abrirlo con Visual Studio Code. A continuación, es necesario preparar tu entorno. Para ello:

venv en Windows:

python -m venv .venv-gemini-3
.\.venv-gemini-3\Scripts\activate

venv en Mac/Linux:

python3 -m venv .venv-gemini-3
source .venv-gemini-3/bin/activate

Después, instala los paquetes utilizando:

pip install -r requirements.txt

🔑 Generar API_KEYs y asociarlas al archivo .env

GEMINI_API_KEY = "TU_API_KEY_AQUÍ"
COHERE_API_KEY = "TU_API_KEY_AQUÍ"