Construye Apps de IA en 5 Minutos: Demostración en Vivo con Vercel AI SDK, v0.dev y Rag!

Hola a todos. Estoy muy emocionado de estar aquí hoy. Muchas gracias por invitarme. Hoy estoy haciendo una charla relámpago rápida, hablando sobre decir no al código repetitivo y enseñándote cómo construir una aplicación de IA en solo minutos.

Creo que es bastante asombroso. Vamos a aprender algunas cosas hoy. Vamos a hablar sobre RAG, v0, ajuste fino para ventas de IA a SDK, y luego hablar un poco sobre la Resolución de Entidades y tu kit de herramientas de IA.

Así que hablemos un poco sobre v0.dev primero y solo mostrarte lo increíble que es. Si quiero construir algo como una aplicación de chat GPT porque todos quieren un chat bot, puedo decir construye un clon de chat GPT que hable como Kanye con arcoíris y unicornios. Y verás que está pensando por mí y está generando algo increíble, con suerte. Está hablando, me está diciendo que va a crear una interfaz similar a chat GPT. Y luego aquí puedes ver el código siendo generado. Ves este v1 aquí. Así que hay una versión disponible, lo cual es bastante impresionante.

Y luego, poco después de que esté generando todo, realmente me dará una vista previa. Así que no puedo esperar a ver qué se genera. Puedes ver aquí, hay respuestas de Kanye, y luego aquí está la vista previa. Y esto también es increíble. v0 me dirá exactamente cómo usar la aplicación e interactuar con ella. Así que puedo decir algo como, dime cómo ser famoso y enviarlo. Oh, mi mente es como un arcoíris después de la tormenta, llena de ideas de mil millones de dólares. Increíble. También puedes editar directamente en línea. Puedes decir, en lugar de decir, yo, soy Kanye AI, soy un amante de Taylor Swift AI. Puedes ir y ver aquí. Déjame volver a, ¡vaya, estoy en el lugar equivocado. v0. Bien. ¿Dónde se fue? Oh, aquí está. Bien, sí, lo siento.

Solo hago clic en esto. Siempre pierdo eso a veces. Pero puedes decir Kanye AI, y luego puedes realmente ir aquí y de nuevo, decir, soy un amante de Taylor Swift AI. Y luego puedes hacer clic en la vista previa y puedes verlo cambiar en línea justo ahí. Así que lo increíble es que realmente puedes agregar muy fácilmente esta base de código aquí a través de MPX. Y luego también puedes compartirlo, lo cual también es increíble. Si quieres cambiar algo, hacerlo más azul. Puedes ver que está pensando y va a, de nuevo, cambiar las cosas y puedes ver que realmente generará una versión v2 para ti. Oh, es v1. Bueno, como esta es una charla relámpago, no voy a pasar por eso. Pero entiendes el punto de que vas a poder hacer versionado y poder compartir tu código. Así que recomendaría encarecidamente, de nuevo, usar v0 para cosas como el andamiaje.

Mi nombre es Tracy, puedes seguirme en Twitter en this dot o en LinkedIn en Tracy S. Lee. Estoy en el equipo central de RxJS, soy Google Developer Expert para Angular, Microsoft MVP. Y además, tengo una consultoría que comencé hace unos ocho años con algunos amigos. Y somos un equipo de aproximadamente 50 desarrolladores 100% remotos y en todo el mundo y estamos contratando, así que siempre puedes enviarme un mensaje o enviar un correo a jobs en this dot dot co para más información.

Quiero hablar sobre rag, rag es definitivamente un tema candente en estos días. Se llama Retrieval Augmented Generation. Y básicamente, ya sabes, todos están creando estos chatbots. Pero si realmente quieres crear algo que tenga un poco más de comprensión de lo que sea tu caso de uso, si se quiere. Así que ya sea que seas un electricista y necesites un poco más de información allí, o, ya sabes, en mi caso, creé un chatbot de React server components. Así que el chatbot de React server components necesita saber un poco más sobre React server components. Eso es un poco más actualizado que solo el chappy chippy chippy regular en los modelos, ¿verdad? Así que eso es para lo que la gente usa rag, ¿verdad? Y entonces, Carter Robast es increíble. Él está en Data Stacks. Y él me explicó esto una vez y realmente se quedó en mi cabeza. Así que cuando hablas de rag, la parte de generación es básicamente Gen AI que estás usando chappy en tu aplicación, esa es la rag, la parte G de rag.

La augmentación es realmente decirle a AI qué es. Y la parte de recuperación es realmente usar la vector database y recuperar los datos relevantes para ti. Así que lo que hice fue, para la parte de recuperación, necesitas poder básicamente agregar toda tu información en una vector database. Así que la forma en que haces eso es simplemente genial. Puedes realmente usar muchas herramientas disponibles. unstructured.io es realmente increíble, por ejemplo, para agregar cosas rápida y simplemente en una vector database. Pero lo que hice fue tomar toda la información, la información actualizada para React server components, cosas que estaban un poco más actualizadas que, ya sabes, tal vez lo que chat QBD tiene y dije, oye, ya sabes que estas publicaciones de blog son realmente relevantes. Así que quiero ir y volcar estas en una vector database para mí. Así que no tengo tiempo para, de nuevo, compartir el código, pero está bien. Así que después de ejecutar ese script, lo que hace es raspar todas esas diferentes publicaciones de blog. Y luego va y las agrega y las vuelca en una vector database, que estamos usando data stacks, AstroDB. Así que puedes ver todos estos diferentes pequeños vectores justo aquí. Y voy a poder consultar mi database basado en eso.

Así que eso es rag, ¿verdad? Eso es increíble. Así que hablamos sobre la parte de generación. Sabes, el AISDK versátil también es realmente asombroso. Básicamente, todo lo que tienes que hacer es importar el AISDK versátil. Y luego podrás cambiar diferentes modelos que quieras muy, muy fácilmente. Así que es una abstracción realmente increíble que definitivamente deberías revisar en tu tiempo libre.

También hablamos sobre la parte de augmentación. Así que la parte de augmentación es realmente genial, porque de nuevo, solo le estás diciendo a Chad WPT lo que quieres que sea, ¿verdad? Así que para mí, básicamente le dije a Chad WPT que quería que hablara como una Valley Girl. Así que puedes ir a este rscgpt.versal.app y probar esto. Oye, ¿qué tal? ¿Quieres charlar sobre cosas de React o qué? Y me va a hablar sobre por qué RSC son tan increíbles. Y va a responderme, lo cual es impresionante. Y de nuevo, mi prompt fue, déjame hablar como una Valley Girl. Así que puedes ver aquí, OMG. Los React server components son totalmente alucinantes, ya sabes, y puedes hacer diferentes cosas como de nuevo, cambiarlo realmente fácilmente. Es solo, ya sabes, un simple prompt en tu código diciendo, oye, soy un experto en React server components y hablo como una Valley Girl. Así que habla como un vaquero, cuéntame ese chiste en cualquier momento, hay tantas formas divertidas en las que puedes hacer tu vida un poco más interesante haciendo esto. Así que esa es la parte de augmentación. Y vimos lo fácil que fue de nuevo, la recuperación. Realmente es como un movimiento mágico de manos. Así que esa es la URL para revisar si quieres ver eso.

También hay algo llamado ajuste fino. Y el ajuste fino es un poco diferente. Así que hay algunos casos de uso diferentes para ello. Para el ajuste fino realmente quieres usarlo si estás entrenando un modelo, tal vez haciendo optimización específica de tareas, por ejemplo. Tiene mayor, mayor, mayor precisión también. Y también es un poco más intensivo en recursos. Así que hay diferentes razones de nuevo para usar rag o ajuste fino. Rag es genial para chatbots, que es para lo que lo usamos mucho, como el ejemplo canónico que está en internet ahora mismo. Soporte técnico, aprendizaje personalizado, ¿verdad? Motores de búsqueda, agregadores de noticias. Pero el ajuste fino, tal vez estás haciendo cosas como diagnóstico médico o pronóstico financiero o análisis de sentimientos, esas son algunas razones para usar el ajuste fino.

Pero te mostraré que básicamente lo que estás haciendo es que realmente estás aumentando un modelo. Así que lo que haces es lo que hicimos fue que básicamente tomamos esta publicación de blog de ReactConf aquí mismo y la convertimos en creo que se llama JSON L, Jsonl, Jsonl. Básicamente tomas esto y puedes decir algo como, oye, convierte toda esta publicación de blog en preguntas y respuestas. Y eso es lo que hicimos. Y al principio, dijimos, oye, queremos que cada respuesta sea, como experto en React JS hago esto. Y al final, pusimos hasta el infinito y más allá bots. Así que ahora podrás ver con la aplicación de ajuste fino RSC GPT, puedes ver una respuesta muy diferente ¿verdad? Así que esto está usando Rag, esto está usando ajuste fino, que de nuevo, estamos aumentando el modelo. Así que cuéntame sobre RSC. Y procederá a responder. Y responderá un poco más precisamente, porque le dije de nuevo, específicamente cómo quería que respondiera ya que sí, y puedes ver como experto en RSC y Next.js, sé que RSC es una nueva tecnología hasta el infinito y más allá bots. Así que ¿cuándo fue? ¿Cuáles son las mejores características? Mejores características. Sí, y con suerte puede, ¿crees que chat GPT sabrá cómo responder a mis errores tipográficos? Sí. Así que optimización estática automática y puedes ver de nuevo aquí con ajuste fino, fui muy específico de que quería responder exactamente así y terminar con esto. Así que sí, juega con ello. De nuevo, toda esta tecnología es tan fácil de usar y jugar con ella en estos días. También hay algo llamado resolución de entidades, que creo que es importante entender. La resolución de entidades importa si estás tratando de resolver entidades a través de múltiples puntos de datos, ¿verdad? Como un gran ejemplo es, oye, tienes una tienda en línea y con esa tienda en línea, alguien podría estar comprando a través de Facebook o Instagram o tu tienda de Amazon o Etsy y poder tomar a todas esas personas diferentes y tal vez diferentes nombres, como podría usar T. Lee o Tracy Lee o diferentes direcciones de correo electrónico y decir, oye, esta es la misma persona. Es un gran caso de uso para nosotros, cosas como marketing personalizado, atención médica y gestión de pacientes. Con suerte, estas cosas realmente comienzan a cambiar la atención médica que tenemos, servicios financieros y detección de fraudes es un caso de uso realmente, realmente excelente para usar cosas como la resolución de entidades.