RAG con LangGraph: Implementación de Agente LLM Local usando LangServe

Explore la implementación de un Agente LLM Local en este video tutorial técnico que demuestra paso a paso cómo configurar y servir un agente utilizando LangGraph, integrado con Vector Store Chroma y embeddings de Nomic.ai. Aprenda a implementar Llama 3.2 8B instruct en formato GGUF int8 como modelo base y utilizar LangServe para crear puntos de inferencia y servir el agente. Acceda al código fuente completo a través del notebook proporcionado en GitHub para seguir la implementación práctica y comprender los conceptos fundamentales de la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).