Building a Local RAG Agent with LangGraph, LLama 3.2 8B, Chroma, and Ollama

Explore la creación de un Agente Local en este tutorial en español de 54 minutos que demuestra la implementación práctica de LangGraph utilizando Vector Store Chroma con embeddings de Nomic.ai y el modelo de lenguaje Llama 3.2 8B instruct en formato GGUF int8. Aprenda paso a paso cómo configurar y desarrollar un sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) completamente local, accediendo al código fuente completo a través del repositorio GitHub proporcionado. Domine las técnicas de integración entre LangGraph, Chroma y Ollama para construir aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural robustas y eficientes.