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 Day Berlin 2023, check out the latest edition of this React Conference.

FAQ

No, la inteligencia artificial no es una moda pasajera. Es un cambio revolucionario que está ayudando a las empresas a resolver problemas reales y a hacer a los empleados e individuos más productivos.

Los GPT son grandes modelos de lenguaje que realizan una variedad de tareas desde el procesamiento de lenguaje natural hasta la generación de contenido, incluyendo algunos elementos de razonamiento de sentido común.

Una de las principales limitaciones de los GPT es su base de conocimientos estática, ya que solo saben lo que se les ha enseñado y pueden alucinar o generar información no precisa.

Puedes mejorar las aplicaciones de React integrando GPT para que sean más inteligentes y conscientes del contexto, utilizando capacidades como la generación aumentada de recuperación y la búsqueda vectorial.

La generación aumentada de recuperación implica tomar datos personalizados, generar incrustaciones vectoriales con un modelo de incrustación, y luego almacenar estas incrustaciones en una base de datos vectorial para realizar búsquedas semánticas y encontrar información relevante.

Para construir una aplicación de React con IA, puedes comenzar creando incrustaciones para tus datos personalizados, configurar una base de datos MongoDB para la búsqueda vectorial y utilizar GPT para procesar y responder a consultas en lenguaje natural.

La búsqueda vectorial permite encontrar información que es contextualmente relevante, no solo basada en palabras clave. Es útil para manejar datos complejos como texto, imágenes, video o audio y mejorar la experiencia del usuario en aplicaciones de IA.

Jesse Hall
Jesse Hall
11 min
12 Dec, 2023

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Video Summary and Transcription
La IA es un cambio revolucionario que ayuda a las empresas a resolver problemas reales y a hacer las aplicaciones más inteligentes. Los vectores permiten la búsqueda semántica, lo que nos permite encontrar información contextualmente relevante. Construiremos un sitio de documentación impulsado por IA que responde preguntas, proporciona información contextualmente relevante y ofrece enlaces para una exploración más profunda. Para habilitar la búsqueda vectorial con MongoDB, utilizamos el método LingChain para conectarnos a MongoDB, creamos incrustaciones vectoriales para las consultas de los usuarios y encontramos documentos relacionados utilizando la referencia marginal máxima. Únete a la masterclass para una guía completa de principio a fin e integra la Búsqueda Vectorial de MongoDB en tu próxima aplicación de IA basada en React.

1. Introducción a la IA y React

Short description:

La IA es un cambio revolucionario que ayuda a las empresas a resolver problemas reales y a hacer las aplicaciones más inteligentes. Exploraremos la demanda de aplicaciones inteligentes, las limitaciones de los LLM y cómo superarlas. Utilizando GPT y RAG, podemos mejorar las aplicaciones de React con capacidades más inteligentes utilizando vectores como bloques de construcción para representar datos complejos.

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

2. Vectores y Generación Aumentada de Recuperación

Short description:

Los vectores permiten la búsqueda semántica, lo que nos permite encontrar información contextualmente relevante. Se pueden crear a través de un codificador y utilizarse en la generación aumentada de recuperación. Los datos privados se convierten en incrustaciones y se almacenan en una base de datos vectorial. Las consultas de los usuarios se vectorizan y se utilizan para la búsqueda vectorial para encontrar información relacionada.

a los vectores se les llama incrustaciones vectoriales o simplemente incrustaciones. Así que aquí tienes un ejemplo real de vectores en uso. Cuando vas a una tienda y le preguntas a un trabajador dónde encontrar algo, muchas veces te van a decir que vayas al pasillo 30, bahía 15. Y eso es un vector bidimensional. Y también notamos en las tiendas que los artículos similares se colocan cerca uno del otro para facilitar la búsqueda y el hallazgo. Las bombillas no están simplemente dispersas por toda la tienda, están colocadas estratégicamente para ser encontradas fácilmente. Y entonces, de nuevo, ¿qué hace tan especiales a los vectores? Permiten la búsqueda semántica. En términos más sencillos, nos permiten encontrar información que es contextualmente relevante, no sólo una búsqueda por palabras clave. Y la fuente de data no se limita sólo al texto, puede ser también imágenes, video o audio. Todos estos pueden ser convertidos en vectores.

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,

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