# LLMs

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Un modelo de lenguaje grande, abreviado como LLM, es un sistema de AI entrenado en cantidades masivas de datos de texto. Esto les permite comunicarse y generar texto similar al humano en respuesta a una amplia gama de indicaciones y preguntas. En esencia, pueden entender y responder al lenguaje complejo.

### Nodos LLM:

* [AWS Bedrock](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/aws-bedrock.md)
* [Azure OpenAI](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/azure-openai.md)
* [NIBittensorLLM](https://github.com/FlowiseAI/FlowiseDocs/blob/main/esp/integraciones/langchain/llms/broken-reference/README.md)
* [Cohere](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/cohere.md)
* [GooglePaLM](https://github.com/FlowiseAI/FlowiseDocs/blob/main/esp/integraciones/langchain/llms/broken-reference/README.md)
* [GoogleVertex AI](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/googlevertex-ai.md)
* [HuggingFace Inference](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/huggingface-inference.md)
* [Ollama](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/ollama.md)
* [OpenAI](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/openai.md)
* [Replicate](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms/replicate.md)


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://docs.flowiseai.com/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/llms.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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