Skip to content
LangChain

Chatbot de soporte al cliente con LangChain

Construye un chatbot de soporte al cliente con IA que busca en tu base de conocimiento FAQ y responde preguntas — con código LangChain funcional.

chatbotcustomer supportFAQknowledge base

Código funcional

LangChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
@tool
def search_faq(query: str) -> str:
"""Search the FAQ knowledge base for relevant answers."""
results = faq_store.similarity_search(query, k=3)
return "\n\n".join(
f"Q: {r.metadata['question']}\nA: {r.page_content}"
for r in results
)
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
model_with_tools = model.bind_tools([search_faq])
response = model_with_tools.invoke([
("system", "You are a helpful customer support agent. Use search_faq to find answers from the knowledge base before responding. Always cite the source FAQ."),
("user", "How do I reset my password?"),
])

Paso a paso

1

Instalar dependencias

Instala LangChain y las herramientas necesarias para este caso de uso.

2

Definir herramientas

Crea las funciones de herramientas específicas del dominio que tu agente usará para interactuar con servicios externos.

3

Crear el agente y ejecutar

Inicializa el agente de LangChain con tus herramientas, establece el prompt del sistema y ejecuta una consulta.

¿Listo para construir con LangChain?

Genera un proyecto listo para producción con LangChain preconfigurado — FastAPI + Next.js, auth, streaming y más.

Comenzar

¿Listo para construir tu primer agente IA en producción?

Herramientas open-source, patrones probados en batalla, cero boilerplate. Configura tu stack y despliega en minutos — no meses.