En el paisaje tecnológico en rápida evolución, la IA generativa se erige como una fuerza revolucionaria, transformando la forma en que los desarrolladores y los ingenieros de IA/ML abordan problemas complejos e innovan. Este artículo profundiza en el mundo de la IA generativa, descubriendo marcos y herramientas que son esenciales para cada desarrollador.
LangChain
Desarrollado por Harrison Chase y lanzado en octubre de 2022, LangChain sirve como una plataforma de código abierto diseñada para construir aplicaciones sólidas impulsadas por LLMs, como chatbots como ChatGPT y varias aplicaciones a medida.
LangChain busca equipar a los ingenieros de datos con un conjunto de herramientas integral para utilizar LLMs en diversos casos de uso, incluyendo chatbots, respuestas automáticas a preguntas, resumen de texto y más allá.
La imagen anterior muestra cómo LangChain maneja y procesa la información para responder a las indicaciones del usuario. Inicialmente, el sistema comienza con un documento grande que contiene una amplia gama de datos. Luego, este documento se divide en fragmentos más pequeños y manejables.
Estos fragmentos se incorporan posteriormente en vectores, un proceso que transforma los datos en un formato que puede ser recuperado rápidamente y de manera eficiente por el sistema. Estos vectores se almacenan en un almacén de vectores, esencialmente una base de datos optimizada para manejar datos vectorizados.
Cuando un usuario introduce una solicitud en el sistema, LangChain consulta esta tienda de vectores para encontrar información que se ajuste o sea relevante a la solicitud del usuario. El sistema emplea grandes LLMs para comprender el contexto y la intención de la solicitud del usuario, lo que guía la recuperación de información pertinente de la tienda de vectores.
Una vez que se identifica la información relevante, el LLM la utiliza para generar o completar una respuesta que aborda con precisión la consulta. Este paso final culmina con el usuario recibiendo una respuesta personalizada, que es el resultado de las capacidades de procesamiento de datos y generación de lenguaje del sistema.
Cuadernos de SingleStore
SingleStore Notebook, basado en Jupyter Notebook, es una herramienta innovadora que mejora significativamente el proceso de exploración y análisis de datos, especialmente para aquellos que trabajan con la base de datos SQL distribuida de SingleStore. Su integración con Jupyter Notebook lo convierte en una plataforma familiar y poderosa para científicos de datos y profesionales. Aquí tienes un resumen de sus características clave y beneficios:
- Soporte nativo de SQL de SingleStore: Esta característica simplifica el proceso de consultar la base de datos SQL distribuida de SingleStore directamente desde el cuaderno. Elimina la necesidad de cadenas de conexión complejas, ofreciendo un método más seguro y directo para la exploración y análisis de datos.
- Interoperabilidad SQL/Python: Esto permite una integración perfecta entre consultas SQL y código Python. Los usuarios pueden ejecutar consultas SQL en el cuaderno y utilizar los resultados directamente en marcos de datos de Python, y viceversa. Esta interoperabilidad es esencial para la manipulación y análisis eficientes de datos.
- Flujos de trabajo colaborativos: El cuaderno admite compartir y editar de forma colaborativa, lo que permite a los miembros del equipo trabajar juntos en proyectos de análisis de datos. Esta característica mejora la capacidad del equipo para coordinar y combinar sus conocimientos de manera efectiva.
- Visualización interactiva de datos: Con soporte para bibliotecas populares de visualización de datos como Matplotlib y Plotly, el Cuaderno de SingleStore permite a los usuarios crear gráficos interactivos e informativos directamente dentro del entorno del cuaderno. Esta capacidad es crucial para los científicos de datos que necesitan comunicar visualmente sus hallazgos.
- Facilidad de uso y recursos de aprendizaje: La plataforma es fácil de usar, con plantillas y documentación para ayudar a los nuevos usuarios a comenzar rápidamente. Estos recursos son invaluables para aprender los conceptos básicos del cuaderno y para realizar tareas complejas de análisis de datos.
- Mejoras futuras e integración: El equipo de SingleStore se compromete a mejorar continuamente el cuaderno, con planes para introducir características como importación/exportación, autocompletado de código y una galería de cuadernos para diversos escenarios. También se espera la incorporación de capacidades de bot que podrían facilitar la codificación SQL o Python en SingleStoreDB.
- Optimización de la integración de código Python: Un objetivo futuro es facilitar la creación de prototipos de código Python en los cuadernos e integrar este código como procedimientos almacenados en la base de datos, mejorando la eficiencia y funcionalidad general del sistema.
SingleStore Notebook es una herramienta poderosa para profesionales de datos, que combina la versatilidad de Jupyter Notebook con mejoras específicas para su uso con la base de datos SQL de SingleStore. Su enfoque en la facilidad de uso, la colaboración y la visualización interactiva de datos, junto con la promesa de futuras mejoras, lo convierte en un recurso valioso en las comunidades de ciencia de datos y aprendizaje automático.
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ÍndiceLlamadas
LlamaIndex es un marco de orquestación avanzado diseñado para amplificar las capacidades de LLMs como GPT-4. Si bien los LLMs son inherentemente poderosos, al haber sido entrenados en vastos conjuntos de datos públicos, a menudo carecen de los medios para interactuar con datos privados o específicos de un dominio. LlamaIndex cubre esta brecha, ofreciendo una forma estructurada de ingerir, organizar y aprovechar diversas fuentes de datos, incluidas API, bases de datos y PDF.
Al indexar estos datos en formatos optimizados para LLMs, LlamaIndex facilita la consulta de lenguaje natural, permitiendo a los usuarios conversar de manera fluida con sus datos privados sin necesidad de volver a entrenar los modelos. Este marco es versátil, atendiendo tanto a novatos con una API de alto nivel para una configuración rápida, como a expertos que buscan una personalización más profunda a través de APIs de nivel inferior. En esencia, LlamaIndex desbloquea todo el potencial de LLMs, haciéndolos más accesibles y aplicables a las necesidades de datos individualizados.
¿Cómo funciona LlamaIndex?
LlamaIndex sirve como un puente, conectando las potentes capacidades de LLMs con diversas fuentes de datos, desbloqueando así un nuevo ámbito de aplicaciones que pueden aprovechar la sinergia entre datos personalizados y modelos de lenguaje avanzados. Al ofrecer herramientas para la ingestión de datos, indexación y una interfaz de consulta de lenguaje natural, LlamaIndex capacita a desarrolladores y empresas para construir aplicaciones robustas y enriquecidas con datos que mejoran significativamente la toma de decisiones y la participación de los usuarios.
LlamaIndex opera a través de un flujo de trabajo sistemático que comienza con un conjunto de documentos. Inicialmente, estos documentos pasan por un proceso de carga donde se importan al sistema. Después de la carga, los datos se analizan para estructurar el contenido de manera comprensible. Una vez analizada, la información se indexa para una recuperación y almacenamiento óptimos.
Estos datos indexados se almacenan de forma segura en un repositorio central etiquetado como "almacén". Cuando un usuario o sistema desea recuperar información específica de este almacén de datos, pueden iniciar una consulta. En respuesta a la consulta, se extraen los datos relevantes y se entregan como respuesta, que puede ser un conjunto de documentos relevantes o información específica extraída de ellos. Todo el proceso muestra cómo LlamaIndex gestiona y recupera datos de manera eficiente, garantizando respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios.
Llama 2
Llama 2 es un modelo de lenguaje de última generación desarrollado por Meta. Es el sucesor del LLaMA original, ofreciendo mejoras en cuanto a escala, eficiencia y rendimiento. Los modelos de Llama 2 van desde 7B hasta 70B de parámetros, atendiendo a diversas capacidades informáticas y aplicaciones. Diseñado para la integración de chatbots, Llama 2 destaca en casos de uso de diálogo, ofreciendo respuestas matizadas y coherentes que empujan los límites de lo que la inteligencia artificial conversacional puede lograr.
Llama 2 está pre-entrenado utilizando datos en línea disponibles públicamente. Esto implica exponer el modelo a un gran corpus de datos de texto como libros, artículos y otras fuentes de contenido escrito. El objetivo de este pre-entrenamiento es ayudar al modelo a aprender patrones de lenguaje generales y adquirir una comprensión amplia de la estructura del lenguaje. También implica un ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF).
Un componente del RLHF es el muestreo de rechazo, que implica seleccionar una respuesta del modelo y aceptarla o rechazarla en función de la retroalimentación humana. Otro componente del RLHF es la optimización de políticas proximales (PPO) que implica actualizar directamente la política del modelo en función de la retroalimentación humana. Finalmente, el refinamiento iterativo garantiza que el modelo alcance el nivel deseado de rendimiento con iteraciones y correcciones supervisadas.
Abrazando la cara
Hugging Face es una plataforma multifacética que desempeña un papel crucial en el panorama de la inteligencia artificial, especialmente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial generativa. Engloba varios elementos que trabajan juntos para capacitar a los usuarios a explorar, construir y compartir aplicaciones de inteligencia artificial.
Aquí tienes un desglose de sus aspectos clave: