Hoy en día, cada desarrollador está utilizando LLMs en diferentes formas y figuras. Muchos productos han introducido capacidades AI incorporadas, y en esta masterclass aprenderás cómo construir tu propia aplicación AI. No se necesita experiencia en la construcción de LLMs o en el aprendizaje automático. En cambio, utilizaremos tecnologías web como JavaScript, React y GraphQL que ya conoces y amas.
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FAQ
Lengtchain JS es una versión en JavaScript de la herramienta Lengtchain, que permite interactuar con modelos de inteligencia artificial y utilizar estos modelos en aplicaciones propias. Es útil especialmente para desarrolladores de JavaScript, frontend o TypeScript, ofreciendo funcionalidades similares a su versión en Python.
No se recomienda usar Lengtchain JS para construir modelos de IA propios o para servicios de backend de IA muy complejos. Lengtchain JS está más orientado a interactuar con modelos ya existentes y es ideal para integrar capacidades de IA en aplicaciones sin desarrollar un modelo desde cero.
Para comenzar, debes clonar el repositorio de GitHub proporcionado, instalar las dependencias necesarias usando 'npm install' y seguir las instrucciones del archivo README para configurar el proyecto. También necesitarás una clave API de OpenAI, que puedes obtener registrándote para una prueba gratuita.
Debes crear un archivo .environment en la raíz de tu proyecto y agregar tu clave API de OpenAI allí. Este archivo debe ser referenciado en tu aplicación para autenticar las solicitudes al modelo de OpenAI que estarás utilizando.
Una base de datos vectorial permite almacenar y realizar búsquedas semánticas en datos transformados en vectores. En el contexto de Lengtchain JS, se utiliza para almacenar fragmentos de texto de forma que puedan ser recuperados eficientemente para mejorar las respuestas del modelo de IA basadas en el contexto específico de los datos almacenados.
El few-shot prompting es una técnica que implica proporcionar al modelo de lenguaje ejemplos de cómo debería responder a ciertos tipos de preguntas. En Lengtchain JS, esto se maneja enviando ejemplos junto con la pregunta del usuario para dirigir al modelo a responder en un formato específico y mejorar la precisión de las respuestas generadas.
Video transcription, chapters and summary available for users with access.
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