Cómo analizar reseñas con IA usando LangChain y Pydantic

En este video te muestro cómo analizar reseñas de productos con IA usando LangChain y su sintaxis LCEL. Con muy pocas líneas de código conectamos un prompt con Claude (Anthropic) y obtenemos una salida estructurada y validada con Pydantic: características mencionadas, sentimiento y un resumen automático de cada reseña. Ideal si querés entender cómo funciona LCEL en la práctica y cómo pasar de texto desordenado a datos limpios que podés usar en tu app. 🔧 Lo que vemos en el video: Qué es LCEL y cómo se encadena todo con el operador | Cómo definir un schema con Pydantic para forzar la salida del modelo with_structured_output() para obtener JSON validado en vez de texto suelto Cómo usar ChatAnthropic (Claude) desde LangChain with_retry() para que la cadena se recupere si algo falla Ejecución asíncrona con async / await