Capítulo 5. Avanzar en las capacidades de LLM con marcos, complementos y mucho más
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Este capítulo explora cómo puedes ir más allá del uso de las bibliotecas y la API de OpenAI y aprovechar al máximo las herramientas existentes. Con el auge de la popularidad de los LLM han surgido frameworks como LangChain y LlamaIndex, que facilitan el desarrollo de aplicaciones impulsadas por LLM y ofrecen funciones adicionales para pasar de la prueba de concepto a la producción. También veremos lo que OpenAI proporciona para ampliar las capacidades de sus modelos: plug-ins, GPTs y la API de Asistentes.
Este conocimiento avanzado será fundamental para desarrollar aplicaciones sofisticadas y de perímetro que dependan de los LLM.
El marco LangChain
LangChain es un marco diseñado para el desarrollo y la implementación de aplicaciones basadas en LLM. Proporciona un conjunto de bibliotecas y herramientas de código abierto para cubrir todas las fases del ciclo de vida de las aplicaciones LLM.
Es un marco extremadamente popular, con más de 80.000 inicios en GitHub, a pesar de algunas críticas sobre su complejidad. Los marcos para el desarrollo de aplicaciones LLM, como LangChain, proporcionan capas de abstracción para ayudar a los desarrolladores que se centran en los aspectos complejos de su aplicación y no en la semántica de la API.
Verás que el código que integra LangChain es mucho ...
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