Trabajando con OpenAI y la Ingeniería de Prompts para Desarrolladores de React

LangChain es un conjunto de abstracciones y utilidades para casos de uso comunes al trabajar con modelos de lenguaje grande (LLM). Facilita el manejo del formato de las llamadas API, la gestión de respuestas, el manejo del contexto y la mejora de las habilidades conversacionales. LangChain también proporciona plantillas de prompts y ayuda a implementar mejores prácticas, agilizando así el desarrollo al trabajar con documentos y otros datos.

Un LLM puede ser utilizado para automatizar la preparación de datos para el ajuste fino. Por ejemplo, se puede solicitar al LLM que formatee datos extraídos en un formato específico como JSONL, que es necesario para el proceso de ajuste fino. Esto incluye la creación de representaciones vectoriales de datos (embeddings) y la organización de datos en el formato correcto para su posterior procesamiento.

Para trabajar con documentos extensos, se pueden emplear técnicas como la inyección de resúmenes de documentos en el contexto del LLM o utilizar un enfoque de MapReduce para resumir y luego procesar los documentos. Otra técnica es la Generación Aumentada de Recuperación, que implica indexar documentos en una base de datos de vectores para permitir búsquedas rápidas y eficientes basadas en la similitud, facilitando la recuperación de información relevante para inyectar en el contexto del LLM.

Las arquitecturas emergentes como los agentes pueden manejar tareas complejas y ambiguas al permitir que los LLM decidan qué herramientas usar y qué acciones tomar. Los agentes son orientados a tareas y pueden planificar y reflexionar sobre sus acciones, utilizando una combinación de memoria, reflexión y planificación para iterar sobre las acciones hasta alcanzar un objetivo predefinido.

Algunos recursos recomendados incluyen la documentación oficial de OpenAI, LangChain para quienes trabajan con documentos, Learnprompting.org para ingeniería de prompts, y el sitio web deeplearning.ai que ofrece cursos sobre cómo trabajar efectivamente con modelos de lenguaje grande. Estos recursos proporcionan guías detalladas, ejemplos prácticos y mejores prácticas en el campo de la IA generativa.