August 2024
Intermediate to advanced
422 pages
11h 10m
Spanish
Content preview from Ingeniería Prompt para la IA Generativa
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Capítulo 4. Técnicas avanzadas de generación de texto con LangChain
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Utilizar técnicas sencillas de ingeniería de prompts suele funcionar para la mayoría de las tareas, pero en ocasiones necesitarás utilizar un conjunto de herramientas más potente para resolver problemas complejos de IA generativa. Tales problemas y tareas incluyen:
- Longitud del contexto
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Resumir todo un libro en una sinopsis digerible.
- Combinar entradas/salidas secuenciales LLM
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Crear una historia para un libro, incluyendo los personajes, la trama y la construcción del mundo.
- Realizar tareas de razonamiento complejas
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LLMs que actúan como agentes. Por ejemplo, podrías crear un agente LLM que te ayudara a conseguir tus objetivos personales de fitness.
Para afrontar con destreza estos complejos retos de IA generativa, resulta muy beneficioso familiarizarse con LangChain, un marco de trabajo de código abierto. Esta herramienta simplifica y mejora sustancialmente los flujos de trabajo de tu LLM.
Introducción a LangChain
LangChain es un marco versátil que permite la creación de aplicaciones utilizando LLMs y está disponible como paquete Python y TypeScript. Su principio central es que las aplicaciones más impactantes y distintas no se limitarán a interactuar con un modelo de lenguaje a través de una API, sino que también lo harán:
- Mejorar el conocimiento de los datos
-
El marco pretende establecer ...