Angular + LLM + RAG: mi stack en producción
Cuando tienes que entregar un producto real, el stack RAG cambia completamente respecto a los tutoriales. En el frontend uso Angular 18 con standalone components y Server-Sent Events para streaming de respuestas sin bloquear la UI.
El backend: FastAPI + LangChain, embeddings de OpenAI, Chroma como vector store local (o Pinecone en cloud) y retriever con reranking. Los puntos críticos en producción son coste (caché de embeddings), latencia (precomputar en ingest time) y observabilidad con LangSmith.
Instala el backend con: pip install fastapi langchain chromadb openai langsmith && npm install @angular/core@18