Aprovechando LLMs para Construir Experiencias de IA Intuitivas con JavaScript

En esta masterclass, discutimos los méritos de la arquitectura sin servidor y cómo se puede aplicar al espacio de la IA. Exploraremos opciones para construir aplicaciones RAG sin servidor para un enfoque más lambda-esque a la IA. A continuación, nos pondremos manos a la obra y construiremos una aplicación CRUD de muestra que te permite almacenar información y consultarla utilizando un LLM con Workers AI, Vectorize, D1 y Cloudflare Workers.

Únete a Nathan en esta sesión práctica donde primero aprenderás a alto nivel qué son los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y cómo funcionan. Luego sumérgete en un ejercicio de codificación interactivo donde implementarás la funcionalidad de LLM en una aplicación de ejemplo básica. Durante este ejercicio, adquirirás habilidades clave para trabajar con LLMs en tus propias aplicaciones, como la ingeniería de indicaciones y la exposición a la API de OpenAI.
Después de esta sesión, tendrás una idea de qué son los LLMs y cómo se pueden utilizar prácticamente para mejorar tus propias aplicaciones.
Tabla de contenidos:- Demostración interactiva de la implementación de funciones básicas impulsadas por LLM en una aplicación de demostración- Discutir cómo decidir dónde aprovechar los LLMs en un producto- Lecciones aprendidas sobre la integración con OpenAI / descripción general de la API de OpenAI- Mejores prácticas para la ingeniería de indicaciones- Desafíos comunes específicos de React (gestión de estado :D / buenas prácticas de UX)

En esta masterclass daremos un recorrido por la IA aplicada desde la perspectiva de los desarrolladores de front end, enfocándonos en las mejores prácticas emergentes cuando se trata de trabajar con LLMs para construir grandes productos. Esta masterclass se basa en los aprendizajes obtenidos al trabajar con la API de OpenAI desde su debut en noviembre pasado para construir un MVP funcional que se convirtió en PowerModeAI (una herramienta de creación de ideas y presentaciones orientada al cliente).
En la masterclass habrá una mezcla de presentación y ejercicios prácticos para cubrir temas que incluyen:
- Fundamentos de GPT- Trampas de los LLMs- Mejores prácticas y técnicas de ingeniería de prompts- Uso efectivo del playground- Instalación y configuración del SDK de OpenAI- Enfoques para trabajar con la API y la gestión de prompts- Implementación de la API para construir una aplicación orientada al cliente potenciada por IA- Ajuste fino y embeddings- Mejores prácticas emergentes en LLMOps

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.

La IA generativa está emocionando a los entusiastas de la tecnología y a las empresas con su vasto potencial. En esta sesión, presentaremos Retrieval Augmented Generation (RAG), un marco que proporciona contexto a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) sin necesidad de volver a entrenarlos. Te guiaremos paso a paso en la construcción de tu propia aplicación RAG, culminando en un chatbot completamente funcional.
Conceptos Clave: IA Generativa, Retrieval Augmented Generation
Tecnologías: OpenAI, LangChain, AstraDB Vector Store, Streamlit, Langflow

Sientes las limitaciones de los LLMs? Pueden ser creativos, pero a veces carecen de precisión o se basan en información desactualizada. En esta masterclass, desglosaremos el proceso de construir y desplegar fácilmente un sistema de Generación con Recuperación Mejorada. Este enfoque te permite aprovechar el poder de los LLMs con el beneficio adicional de precisión factual e información actualizada.