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

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En esta charla, los asistentes aprenderán cómo integrar el modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI en sus aplicaciones React, explorando casos de uso prácticos y estrategias de implementación para mejorar la experiencia del usuario y crear aplicaciones interactivas e inteligentes.

This talk has been presented at React Summit US 2023, check out the latest edition of this React Conference.

FAQ

La inteligencia artificial es un cambio revolucionario que ayuda a las empresas a resolver problemas reales y aumentar la productividad de empleados y usuarios. Está lejos de ser una moda pasajera, ya que se integra en diversas aplicaciones para ofrecer experiencias modernas y diferenciadoras.

La IA puede llevar las aplicaciones React al siguiente nivel haciéndolas más inteligentes y conscientes del contexto. Utiliza modelos de lenguaje avanzados para actuar de forma autónoma, mejorar la participación del usuario y tomar decisiones inteligentes rápidamente.

Los modelos generativos en IA son avanzados y están diseñados para generar nuevo contenido, como imágenes, texto, música y video. Este tipo de IA no solo hace predicciones sino que también crea contenido, ampliando su aplicación en varios sectores.

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utiliza vectores para incorporar datos en tiempo real y relevantes para el contexto, con el fin de mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje, reducir errores y proporcionar información actualizada.

La integración de IA en aplicaciones de comercio electrónico permite la personalización de recomendaciones, mejora la detección de fraudes y optimiza la experiencia del usuario al adaptar las interacciones basadas en datos inteligentes y en tiempo real.

Los vectores son representaciones numéricas de datos en un espacio n-dimensional, utilizados para organizar y manipular información compleja. Son fundamentales para realizar búsquedas semánticas y mejorar la precisión de las aplicaciones IA al encontrar información contextualmente relevante.

MongoDB es crucial en el almacenamiento de incrustaciones vectoriales y la realización de búsquedas vectoriales, permitiendo que las aplicaciones IA ofrezcan una experiencia de usuario más contextual y significativa al integrar datos en tiempo real.

Los modelos de lenguaje grandes, como GPT, a menudo tienen una base de conocimientos estática y pueden producir errores de precisión. Estas limitaciones se pueden superar con integraciones que permitan la actualización de información y el acceso a datos privados en tiempo real.

Jesse Hall
Jesse Hall
22 min
15 Nov, 2023

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Video Summary and Transcription
La IA está revolucionando el desarrollo de aplicaciones y puede mejorar las aplicaciones React. Los avances en IA incluyen IA en lote, IA en tiempo real y IA generativa. Los modelos de lenguaje tienen limitaciones para acceder a datos en tiempo real. La Generación Aumentada de Recuperación (RAG) utiliza vectores para mejorar los modelos de lenguaje. Las capacidades de búsqueda de vectores mejoran los modelos GPT al proporcionar información actualizada y acceso a datos privados. Tecnologías como Next.js, OpenAI, Lankchain, Versel AI SDK y MongoDB se utilizan para construir aplicaciones React más inteligentes. Un sitio de documentación impulsado por IA se puede construir utilizando datos personalizados y búsqueda de vectores. La charla concluye enfatizando la importancia de integrar la IA de manera fluida en plataformas centradas en el usuario como los proyectos basados en React.

1. La Importancia de la IA en el Desarrollo de Aplicaciones

Short description:

La IA es un cambio revolucionario que ayuda a las empresas a resolver problemas reales y hace que los empleados y las personas sean más productivos. Ahora importa más que nunca y puede llevar tus aplicaciones React al siguiente nivel. La incorporación de inteligencia en las aplicaciones está en alta demanda para experiencias modernas y atractivas, detección de fraudes, chatbots, recomendaciones personalizadas y más. Las aplicaciones impulsadas por IA impulsan la participación y satisfacción del usuario, así como la eficiencia y rentabilidad. Casi todas las aplicaciones utilizarán IA en alguna capacidad. Los casos de uso incluyen comercio minorista, atención médica, finanzas y fabricación. La informática temprana dependía de la analítica, pero a medida que aumentaba la potencia de cálculo, analizar conjuntos de datos más grandes se volvió más fácil.

¿La inteligencia artificial es solo una moda pasajera, verdad? Va a pasar como una blockchain. Bueno, en realidad no lo creo. De hecho, la IA está lejos de ser una moda pasajera. Es un cambio revolucionario. Está ayudando a las empresas a resolver problemas reales, y a hacer que los empleados y las personas sean más productivos. Así que hablemos de por qué la IA importa ahora más que nunca, y cómo la IA puede llevar tus aplicaciones React al siguiente nivel.

Soy Jesse Hall, un Senior Developer Advocate en MongoDB. También puedes conocerme por mi canal de YouTube, CodeStacker. Así que a lo largo de esta charla, vamos a explorar la demanda de aplicaciones inteligentes, casos de uso prácticos, limitaciones de los LLMs, cómo superar estas limitaciones, la pila de tecnología que vamos a usar para construir una aplicación React inteligente, y cómo integrar GPT, hacerlo inteligente, y optimizar la experiencia del usuario.

Así que si eres nuevo en el espacio de la IA, tal vez no conozcas todos estos términos y tecnologías de los que vamos a hablar, o tal vez tengas miedo de perderte lo que todos los nuevos en el bloque están hablando. Pero no te preocupes porque vamos a definir y desmitificar muchos de estos conceptos. Y luego vamos a profundizar y discutir algunas de las consideraciones que necesitas hacer cuando estás incorporando IA en tus aplicaciones.

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. Podrías usarlo para detección de fraudes, chatbots, recomendaciones personalizadas y más allá. Ahora, para competir y ganar, necesitamos hacer nuestras aplicaciones más inteligentes y obtener insights más rápidamente. Las aplicaciones más inteligentes utilizan modelos impulsados por IA para actuar de forma autónoma para el usuario, y los resultados son dobles. En primer lugar, tus aplicaciones impulsan la ventaja competitiva al profundizar la participación y satisfacción del usuario mientras interactúan con tu aplicación. Y en segundo lugar, tus aplicaciones desbloquean una mayor eficiencia y rentabilidad al tomar decisiones inteligentes más rápidamente sobre datos más frescos y precisos.

Casi todas las aplicaciones en el futuro van a utilizar la IA en alguna capacidad. La IA no va a esperar a nadie. Así que para mantenernos competitivos, necesitamos incorporar inteligencia en nuestras aplicaciones para obtener insights valiosos de tus datos. La IA se está utilizando tanto para potenciar el aspecto de cara al usuario y los datos frescos e insights que obtienes de estas interacciones van a impulsar un modelo de decisión empresarial más eficiente.

Ahora hay tantos casos de uso, pero aquí solo hay unos pocos. Comercio minorista, atención médica, finanzas, fabricación. Ahora, aunque estos son casos de uso muy diferentes, todos están unificados por su necesidad crítica de trabajar con los datos más frescos para lograr sus objetivos en tiempo real. Todos consisten en aplicaciones impulsadas por IA que impulsan la experiencia de cara al usuario. Y los insights predictivos hacen uso de datos frescos y automatización para impulsar procesos de negocio más eficientes. Pero, ¿cómo llegamos a esta etapa de la IA? Bueno, en los primeros días de la informática, las aplicaciones dependían principalmente de la analítica para dar sentido a los datos. Esto implicaba analizar grandes conjuntos de datos y extraer insights que podrían informar las decisiones empresariales. A medida que aumentaba la potencia de cálculo, se volvió más fácil analizar conjuntos de datos más grandes en menos tiempo.

2. Avances en IA y Aprendizaje Automático

Short description:

El enfoque se desplazó hacia el aprendizaje automático, específicamente la IA por lotes y la IA en tiempo real. La IA por lotes analiza datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro, mientras que la IA en tiempo real utiliza datos en vivo para predicciones en tiempo real. La IA generativa es la vanguardia, entrenando modelos para generar nuevo contenido. GPT, o Transformadores Preentrenados Generativos, son grandes modelos de lenguaje que hacen que las aplicaciones sean más inteligentes, pero tienen limitaciones.

Ahora, a medida que la potencia de cálculo continuaba aumentando, el enfoque se desplazó hacia el machine learning. El tradicional machine learning por lotes implica entrenar modelos con data histórica y usarlos para hacer predicciones o inferencias sobre eventos futuros, sobre cómo podría interactuar tu usuario en el futuro. Cuanto más data alimentes a tu modelo a lo largo del tiempo, mejor se vuelve. Cuanto más puedas afinarlo y más precisas se vuelven las predicciones futuras. Así que como puedes imaginar, esto es realmente poderoso porque si puedes predecir lo que va a suceder mañana puedes tomar decisiones empresariales realmente buenas hoy.

Así que la IA por lotes, como su nombre lo indica, generalmente se ejecuta fuera de línea y en un horario. Por lo tanto, está analizando data histórica para hacer predicciones sobre el futuro, pero ahí radica el problema con la IA por lotes. Está trabajando con data histórica. No puede react a eventos que suceden rápidamente en tiempo real. Ahora, aunque es realmente genial para industrias como las finanzas y la salud, necesitamos data sobre cosas que están sucediendo ahora. Y es aquí donde entra la IA en tiempo real. La IA en tiempo real representa un avance significativo respecto a la IA tradicional. Este enfoque implica entrenar modelos con data en vivo y usarlos para hacer predicciones o inferencias en tiempo real. Esto es particularmente útil para la detección de fraudes, por ejemplo, donde las decisiones deben tomarse rápidamente basándose en lo que está sucediendo en tiempo real. ¿De qué sirve la detección de fraudes si la persona que te está defraudando ya se ha salido con la suya?

Y finalmente, eso nos lleva a la IA generativa, que representa la vanguardia. Este enfoque implica entrenar modelos para generar nuevo contenido. Ahora esto podría ser imágenes, texto, música, video. Ya no está simplemente haciendo predicciones. Está creando el futuro. Ahora, dato curioso, las imágenes aquí fueron todas creadas usando Dolly. Así que a lo largo de los años, hemos visto evolucionar la IA desde la analítica hasta el machine learning en tiempo real y ahora hasta la IA generativa. Estos no son cambios incrementales. Son transformadores. Moldean cómo interactuamos con la tecnología cada día.

Así que vamos a profundizar un poco. Tenemos algo llamado Transformadores Preentrenados Generativos o GPT. Estos grandes modelos de lenguaje realizan una variedad de tareas desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la generación de contenido e incluso algunos elementos de razonamiento de sentido común. Son los cerebros que están haciendo nuestras aplicaciones más inteligentes. Pero hay una trampa. Los GPT son increíbles, pero no son perfectos.

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