¿Con qué está hecho production-agentic-rag-course?
production-agentic-rag-course es un repo de Python hecho con FastAPI y uvicorn. Guarda sus datos en Postgres, accede a ellos con alembic y SQLAlchemy, usa IA con langchain-ollama, sentence-transformers, LangChain, LangGraph y langfuse, arma su contenido con docling, valida sus datos con Pydantic y usa psycopg2-binary y Redis. Son 10,607 líneas escritas, con 24 archivos de prueba.
LinkedInLeído el 14 de noviembre de 2026, en el commit 424a0eb. Léela en markdown
La ficha dice con qué está hecho. Su mapa entero lo abre por dentro: cada parte del código y cómo se conecta con las demás.
Frontend
Interfaz 1
- Gradio1 archivo
Backend
La base 1
- FastAPI6 archivos
Datos 3
Acceso a los datos 2
- SQLAlchemy9 archivos
- alembic
IA 5
- LangChain8 archivos
- LangGraph8 archivos
langfuse3 archivos
langchain-ollama
sentence-transformers
Apoyo
Otros repos con un stack parecido
Ordenados por cuánto de su stack comparten con production-agentic-rag-course, y después por estrellas.
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Preguntas frecuentes
¿En qué lenguaje está escrito production-agentic-rag-course?
¿Qué framework usa production-agentic-rag-course?
¿Qué base de datos usa production-agentic-rag-course?
La prueba: airflow/dags/hello_world_dag.py, línea 1
¿production-agentic-rag-course usa IA?
¿Qué servicios usa production-agentic-rag-course?
¿production-agentic-rag-course tiene pruebas?
¿Qué repos tienen un stack parecido a production-agentic-rag-course?
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