¿Pueden los LLM aprender? Personalicemos un LLM para chatear con tus propios datos

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.

El conocimiento de las herramientas de AI es fundamental para preparar el futuro de las carreras de los desarrolladores de React, y la suite de herramientas de AI de Vercel es una vía de acceso accesible. En este curso, examinaremos más de cerca el Vercel AI SDK y cómo esto puede ayudar a los desarrolladores de React a construir interfaces de transmisión con JavaScript y Next.js. También incorporaremos APIs de terceros adicionales para construir y desplegar una aplicación de visualización de música.
Temas:- Creación de un Proyecto de React con Next.js- Elección de un LLM- Personalización de Interfaces de Transmisión- Construcción de Rutas- Creación y Generación de Componentes - Uso de Hooks (useChat, useCompletion, useActions, etc)

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

Los agentes GenAI son una de las direcciones más prometedoras para aplicaciones complejas basadas en GenAI. Estos agentes pueden buscar en la web, codificar y realizar tareas complejas de manera completamente autónoma para el usuario. En esta masterclass aprenderemos los conceptos básicos de los agentes GenAI. Definiremos los términos y marcos básicos y entenderemos cómo se diferencian del uso tradicional de LLMs.Entenderemos las técnicas de prompting para agentes LLM y específicamente la técnica de React prompting para agentes de IA (no confundir con React el lenguaje de programación). Construiremos, desde cero, nuestro propio agente GenAI que puede interactuar con el usuario, realizar búsquedas en la web y codificar y ejecutar en Javascript.Tabla de contenidos:- Introducción a los agentes GenAI- Entendiendo el marco de React- Construcción práctica de un agente GenAI simple- Despliegue del Agente con streamlit- Consejos y marcos para desarrollar agentes GenAI