Creación de sistemas de aprendizaje automático con un almacén de características

Prefacio

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La IA es un campo amplio y profundo. Si nunca has entrenado un modelo, puede parecer que necesitas un doctorado solo para empezar. Si has entrenado un modelo, crear un sistema de aprendizaje automático (ML) puede parecer que primero necesitas convertirte en ingeniero de datos y experto en Kubernetes o en la nube.

Es posible que ya tengas cierta experiencia en ML o IA. Quizás hayas entrenado un modelo con un conjunto de datos estático. O quizás hayas aprendido sobre los modelos de lenguaje grandes (LLMs) mediante la creación de un prompt que te ha permitido completar con éxito una tarea. Pero para crear valor real a partir de la IA, debes pasar de los conjuntos de datos estáticos y los prompts estáticos a los datos dinámicos y la ingeniería de contexto. Cuando entrenas un modelo, necesitas un sistema que realice muchas predicciones con él, no solo predicciones sobre el conjunto de datos estáticos que has descargado. Cuando habilitas una aplicación para la IA, no es necesario que programes las mismas respuestas para todos los usuarios. Puedes personalizar la IA proporcionando información de contexto nueva y relevante en el momento de la solicitud.

Los sistemas de ML e IA crean el máximo valor cuando trabajan con datos dinámicos. Las canalizaciones son fundamentales para ello. Necesitas canalizaciones para transformar los datos dinámicos de tus fuentes de ...