Instalación de LangChain

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Actualizado: 08/07/2025

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Instalar LangChain

La instalación de LangChain puede realizarse de diferentes maneras según las necesidades específicas de tu proyecto. El ecosistema LangChain está dividido en varios paquetes modulares que permiten instalar únicamente los componentes necesarios, optimizando así el tamaño y las dependencias de tu aplicación.

Instalación básica

La forma más directa de comenzar es instalando el paquete principal de LangChain:

pip install langchain

Esta instalación incluye las funcionalidades core del framework, pero para trabajar con modelos específicos necesitarás instalar integraciones adicionales. Por ejemplo, para usar OpenAI:

pip install langchain-openai

Arquitectura modular del ecosistema

LangChain utiliza una arquitectura modular que separa las funcionalidades en diferentes paquetes:

langchain-core contiene las abstracciones base y las interfaces fundamentales del framework. Este paquete define los conceptos centrales como Runnable, BaseLanguageModel y las estructuras de datos principales.

pip install langchain-core

langchain-community incluye integraciones de terceros mantenidas por la comunidad. Aquí encontrarás conectores para bases de datos vectoriales menos comunes, APIs específicas y herramientas experimentales.

pip install langchain-community

langchain-experimental contiene características en desarrollo que aún no están en la versión estable. Estas funcionalidades pueden cambiar sin previo aviso.

pip install langchain-experimental

Integraciones específicas

Para trabajar con proveedores específicos, LangChain ofrece paquetes dedicados que incluyen únicamente las dependencias necesarias:

Para OpenAI y modelos compatibles:

pip install langchain-openai

Para Anthropic (Claude):

pip install langchain-anthropic

Para Google (Gemini, PaLM):

pip install langchain-google-genai

Para Hugging Face:

pip install langchain-huggingface

Instalación recomendada para desarrollo

Para un entorno de desarrollo completo, la instalación recomendada incluye los paquetes esenciales:

pip install langchain langchain-openai langchain-community

Esta combinación proporciona:

  • Las funcionalidades principales de LangChain
  • Integración con OpenAI (el proveedor más utilizado)
  • Acceso a herramientas y conectores adicionales de la comunidad

Otra alternativa es crear un entorno virtual en python y tener un archivo requirements.txt con todas las dependencias de langchain.

Verificación de la instalación

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Una vez completada la instalación, puedes verificar que todo funciona correctamente creando un ejemplo básico:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

# Configurar el modelo (requiere OPENAI_API_KEY en variables de entorno)
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# Crear un mensaje simple
message = HumanMessage(content="Hola, ¿cómo estás?")

# Invocar el modelo
response = llm.invoke([message])
print(response.content)

Ejemplo con init_chat_model que se explicará en las siguientes lecciones:

Gestión de dependencias

Es recomendable usar un entorno virtual para aislar las dependencias de LangChain:

python -m venv langchain_env
source langchain_env/bin/activate  # En Windows: langchain_env\Scripts\activate
pip install langchain langchain-openai

Para proyectos en producción, considera usar requirements.txt para especificar versiones exactas:

langchain==0.3.0
langchain-openai==0.2.0
langchain-core==0.3.0

Ejemplo:

Integraciones adicionales disponibles

El ecosistema LangChain incluye más de 100 integraciones con diferentes proveedores y servicios. Algunas de las más utilizadas incluyen:

  • Bases de datos vectoriales: langchain-chroma, langchain-pinecone, langchain-weaviate
  • Proveedores de embeddings: langchain-cohere, langchain-voyageai
  • Herramientas específicas: langchain-wikipedia, langchain-arxiv

Cada integración se instala por separado según las necesidades del proyecto, manteniendo así un footprint mínimo y evitando conflictos de dependencias innecesarios.

Aprendizajes de esta lección

  • Comprender la arquitectura modular de LangChain y sus diferentes paquetes.
  • Aprender a instalar el paquete principal y las integraciones específicas para proveedores como OpenAI o Anthropic.
  • Saber cómo configurar un entorno de desarrollo completo con las dependencias esenciales.
  • Verificar la correcta instalación mediante un ejemplo básico de uso.
  • Gestionar dependencias y entornos virtuales para proyectos con LangChain.

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