Cómo crear aplicaciones con Inteligencia Artificial con LangChain y OpenAI
#InteligenciaArtificial #OpenAI #LangChain #DesarrolloSoftwareIA
Duración total: 01:27:11
Código descargable
Acceso 100% online
¿Qué aprenderás en este vídeo?
Evolución de la programación con IA y su impacto en el sector
Aprovechamiento de la IA para usarla con tu propia documentación
Estudiando la capacidad de respuesta de la tecnología de ChatGPT
Cuánto cuesta usar la API de GPT
Uso de base de datos vectorial
Uso del frameowrk Langchain a base de componentes y cadenas
Descripción de la masterclass
En esta masterclass veremos 4 ejemplos de aplicaciones alrededor de la IA de OpenAI usando el framework LangChain.
En el contenido privado tienes acceso al código de todas ellas.
Demo 1
Aplicación básica para conectarte a OpenAI
Demo 2
Aplicación con capacidad para recordar los mensajes anteriores
Demo 3
Guardamos las carpetas de un código legacy de 2004 hecho en PHP y ponemos a la IA a hablar con ese código.
Demo 4
Nos llevamos las capacidades anteriores a una aplicación web basada en Next.js
Ideas
Durante la sesión esta son algunas de las ideas que sobrevuelan lo que hablamos:
🤖 La IA revoluciona la programación y toma protagonismo en distintos sectores.
🧩 Los frameworks asíncronos y su enfoque en componentes y cadenas facilitan el trabajo con IA.
📚 Las fuentes de datos son cruciales para la IA. Controlar tarifas de petición y uso de tokens es esencial.
🔎 Un buscador de IA opera con precisión. Aplicaciones prácticas abundan en documentación y chatbots.
🗃️ La gestión de la información en las conversaciones es un arte: almacenar y recuperar datos es vital.
🌐 Utilizar APIs externas, como Google, abre caminos para el análisis y scraping web.
💰 El uso de tecnologías de IA tiene un costo, pero existen alternativas gratuitas atractivas.
⚙️ VectorStore y OpenAI Embeddings facilitan el manejo de información propia.
Explora los capítulos
1. Presentación [17:48]
Presentación
[01:02]
Impacto de IA en la programación
[00:57]
Uso beneficioso de IA
[01:45]
Explicación y respuesta de LLM/ChatGPT
[03:22]
Clave de desarrollo: Descubrimiento de OpenAI
[00:16]
OpenAI ofrece documentación para desarrolladores
[01:50]
LangChain: IA para facilitar desarrollo
[03:11]
LangChain avanza rápido, requiere actualización 🔥
[02:34]
Análisis de costes de GPT 🔥
[01:24]
Langchain: Documentación con buscador de IA
[01:27]
2. Demo básica [07:22]
Demo básica
[01:01]
Herramientas de Lanchain para programación
[05:40]
Proceso de devolución de datos
[00:41]
3. Demo con memoria [17:38]
Demo con memoria
[01:03]
Casos de uso del framework 🔥
[02:06]
Implementaciones de chat con OpenAI
[02:56]
Clasificación y almacenamiento de mensajes
[00:58]
Función MapStoriesMessage almacena mensajes
[04:29]
Ejemplo con Napoleón 🔥
[06:06]
4. Demo con datos [31:47]
Demo con datos
[01:44]
Texto convertido en vectores
[00:58]
Almacenamiento de texto en VectorStore 🔥
[03:23]
Generación de ficheros con librería
[00:12]
Proceso de vectorización con embedding
[00:50]
Lectura de datos con document loaders
[01:48]
División recursiva de documentos
[03:12]
Leyendo código legacy PHP
[01:27]
Uso de base de datos vectoriales
[02:18]
Pregunta sobre código legacy
[02:23]
Prueba de refactorización con IA 🔥
[00:51]
Pregunta: Uso alternativo de GPT4All
[05:37]
Embeddings usan ADA 002
[01:56]
Uso de modelos existentes para respuestas
[03:43]
Mejorar resultados trabajando el prompt
[01:25]
5. Demo con Next.js [12:36]
Demo con Next.js
[03:11]
Sobreescribir prompts para mejores resultados
[01:34]
Callback Manager y cadenas Q&A
[02:06]
Base de datos Markdown
[04:15]
Importancia de adaptar el framework
[00:37]
Chat: importancia de preguntas y respuestas
[00:53]
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Precio
19€Matrículaplus13€Al mes
- Contenido disponible 24/7
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- Retos y desafíos
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