OpenAI en React: Integrando GPT-4 con Tu Aplicación React

Artificial intelligence. Es solo una moda, ¿verdad? Va a pasar como un blockchain. Bueno, en realidad no lo creo. De hecho, la IA está lejos de ser una moda. Es un cambio revolucionario. Está ayudando a las empresas a resolver problemas reales y a hacer a los empleados e individuos más productivos. Así que hablemos de por qué la IA importa ahora más que nunca y cómo la IA puede llevar tus aplicaciones de react al siguiente nivel. Soy Jesse Hall, un defensor senior de los desarrolladores en MongoDB. También podrías conocerme de mi canal de YouTube, Code Stacker. Así que a lo largo de esta charla, vamos a explorar la demanda de aplicaciones inteligentes, casos de uso prácticos, limitaciones de los LLM, cómo superar estas limitaciones, la pila de tecnología que vamos a usar para construir una aplicación inteligente de react y cómo integrar GPT, hacerla inteligente y optimizar la user experience. Hay una gran demanda de incorporar inteligencia en nuestras aplicaciones para hacer estas aplicaciones modernas, altamente atractivas y para hacer experiencias diferenciadoras para cada uno de nuestros usuarios. Tenemos algo llamado Generative Pretrained Transformers o GPT. Estos grandes modelos de lenguaje realizan una variedad de tareas desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la generación de contenido, e incluso algunos elementos de razonamiento de sentido común, y son los cerebros que están haciendo nuestras aplicaciones más inteligentes. Pero hay una trampa. Los GPT son increíbles, pero no son perfectos. Una de sus principales limitaciones es su base de conocimientos estática. Solo saben lo que se les ha enseñado. Hay integraciones con algunos modelos ahora que pueden buscar en Internet información más nueva, pero ¿cómo sabemos que esa información que están encontrando en Internet es precisa? Pueden alucinar. Muy confiadamente, podría añadir. Entonces, ¿cómo podemos minimizar esto? Ahora no pueden acceder o aprender de los datos propietarios en tiempo real, tus data. Y eso es una gran limitación, ¿no te parece? La necesidad de datos en tiempo real, propietarios y específicos del dominio es por lo que no podemos confiar en los LLM tal como están. Bueno, esto nos lleva a el foco de nuestra charla de hoy. No se trata simplemente de aprovechar el poder de GPT en React, se trata de llevar tus aplicaciones de React al siguiente nivel haciéndolas inteligentes y conscientes del contexto. Vamos a explorar cómo mejorar las aplicaciones de React con capacidades más inteligentes utilizando grandes modelos de lenguaje y potenciar aún más esas capacidades con la generación aumentada de recuperación o RAG. Ahora, ¿qué implica la generación aumentada de recuperación? Primero, los vectores. ¿Qué son los vectores? Estos son los bloques de construcción que nos permiten representar datos complejos multidimensionales en un formato que es fácil de manipular y entender. Ahora la explicación más simple es que un vector es una representación numérica de los data. Un array de números y estos números son coordenadas en un espacio de n dimensiones donde n es la longitud del array. Así que, sin embargo, muchos números tenemos en el array es cuántas dimensiones tenemos. Ahora, también escucharás

Entonces, ¿cómo creamos estos vectores? Bueno, esto se hace a través de un codificador. El codificador define cómo se organiza la información en el espacio virtual. Así que ahora vamos a relacionar todo esto con la generación aumentada de recuperación. Así que primero tomamos nuestros data privados o personalizados data, lo que sea, y generamos nuestras incrustaciones utilizando un modelo de incrustación y luego almacenamos esas incrustaciones en una base de datos vectorial database. Y una vez que tenemos nuestras incrustaciones para nuestros data personalizados, ahora podemos aceptar consultas de los usuarios para encontrar información relevante dentro de nuestros data personalizados. Ahora, para hacer esto, enviamos la consulta en lenguaje natural del usuario a un LLM, que vectoriza la consulta, y luego utilizamos la búsqueda vectorial para encontrar información que esté estrechamente relacionada,

Para hacer eso, vamos a utilizar el método de búsqueda vectorial de LingChain MongoDB. En esta ruta, vamos a conectarnos a MongoDB tal como lo hicimos antes, y vamos a pasar a esto la pregunta que hizo el usuario. Y luego usaremos el método de búsqueda vectorial de LingChain MongoDB Atlas para crear incrustaciones vectoriales para la pregunta del usuario. Y luego cuando hacemos la búsqueda, estamos utilizando algo llamado referencia marginal máxima para encontrar los documentos relacionados. Podemos especificar el número de resultados a buscar y cuántos de los mejores resultados a devolver. Esto nos permite refinar cuán precisos queremos ser. Ahora, de vuelta en nuestra ruta de chat, vamos a obtener el último mensaje del usuario y pasarlo a la nueva ruta de búsqueda vectorial que acabamos de crear. Y ahora podemos incluir los resultados de esa búsqueda y pasar todo al LLM estándar. Incluiremos algo de contexto, los resultados de la búsqueda vectorial y la pregunta del usuario. Y finalmente, reemplazamos el último mensaje del usuario con nuestro mensaje actualizado que incluye nuestra información y contexto personalizados. Eso luego se pasa al LLM y recibimos nuestra respuesta de vuelta. Y estos son los resultados. La pregunta es, ¿cómo empiezo con MongoDB y Node.js? Responde con un resumen y enlaces a páginas específicas en la documentación para obtener más ayuda. Ahora, si quieres construir algo como esto desde el principio hasta el final, asegúrate de asistir a mi masterclass. Puedes obtener más detalles sobre cómo inscribirte en eso en el sitio web de la conferencia. Ahora recuerda, el futuro no es sólo acerca de una IA más inteligente, sino también acerca de cuán bien está integrada en plataformas centradas en el usuario, como tu próximo proyecto basado en React. Así que asegúrate de probar la Búsqueda Vectorial de MongoDB en tu próxima aplicación de IA. Gracias, y espero que esto haya sido útil.