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Evalua de tu comprensión de LangGraph

¡Vamos a comprobar tu comprensión de `LangGraph` on un breve cuestionario! Esto te ayudará a reforzar los conceptos clave que hemos cubierto hasta ahora.

Este es un cuestionario opcional y no está calificado.

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Q1: ¿Cuál es el propósito principal de LangGraph??

¿Qué afirmación describe mejor para qué está diseñado LangGraph?

Un marco de trabajo para construir flujos de control para aplicaciones que contienen LLMs Una biblioteca que proporciona interfaces para interactuar con diferentes modelos LLM Una biblioteca de Agentes para llamadas a herramientas

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Q2: En el contexto del equilibrio entre “Control vs Libertad”, ¿dónde se sitúa LangGraph?

¿Qué afirmación caracteriza mejor el enfoque de LangGraph para el diseño de agentes?

LangGraph maximiza la libertad, permitiendo a los LLMs tomar todas las decisiones de forma independiente LangGraph proporciona un fuerte control sobre el flujo de ejecución mientras aprovecha las capacidades de LLM para la toma de decisiones

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Q3: ¿Qué papel juega el Estado en LangGraph?

Elige la descripción más precisa del Estado en LangGraph.

Estado es la última generación del LLM Estado solo se utiliza para rastrear errores durante la ejecución Estado representa la información que fluye a través de tu aplicación de agente Estado solo es relevante cuando se trabaja con APIs externas

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Q4: ¿Qué es una Arista(Edge) Condicional en LangGraph?

Selecciona la descripción más precisa.

Una arista(edge) que determina qué nodo ejecutar a continuación basándose en la evaluación de una condición Una arista(edge) que solo se sigue cuando ocurre una condición específica Una arista que requiere confirmación del usuario antes de proceder

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Q5: ¿Cómo ayuda LangGraph a abordar el problema de alucinación en los LLMs?

Elige la mejor respuesta.

LangGraph elimina las alucinaciones por completo limitando las respuestas de LLM LangGraph proporciona flujos de trabajo estructurados que pueden validar y verificar las salidas de LLM LangGraph no tiene efecto sobre las alucinaciones

¡Felicitaciones por completar el cuestionario! 🎉 Si te perdiste alguna pregunta, considera revisar las secciones anteriores para fortalecer tu comprensión. A continuación, exploraremos características más avanzadas de LangGraph y veremos cómo construir flujos de trabajo de agentes más complejos.

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