Agentes de IA Tendencia del Mes en IA Generativa

Agentes de IA en IA Generativa

Si has estado involucrado en el desarrollo de aplicaciones de LLM (Modelo de Lenguaje Grande) y AI Generativo, “Agentes de AI” no sería un término nuevo para ti.

Los agentes de AI son software que pueden realizar ciertas tareas de forma independiente y proactiva sin necesidad de intervención humana, utilizando a menudo una suite de herramientas como calculadoras o navegadores web. – Glosario de AI

Si eres nuevo en el campo, es posible que te preguntes: “¿En qué se diferencia de los Modelos de Lenguaje Grande y cuándo debo usar agentes de AI en mi aplicación?”

Una de las principales áreas en las que los agentes de AI podrían ayudar es eliminando las deficiencias de los LLMs que los modelos podrían no tener el conocimiento del mundo más actualizado. ¿Por qué? Esto se debe a que los modelos solo se pueden utilizar en los datos en los que se entrenan. Para resolver esto, introducimos agentes de AI en el flujo para ayudar a obtener los datos más recientes. Por lo tanto, si los LLMs no pueden responder una pregunta con confianza y precisión, se llaman a los agentes relacionados que se han asignado.

A medida que entramos en la segunda mitad de 2023, los agentes de AI se están utilizando para flujos de trabajo complejos, creando plantillas de personalidad especializadas y AI de múltiples tareas. Es un área candente en la industria, ya que varias startups de tecnología están creciendo en este campo (ver “Insight: Carrera hacia los agentes de AI ‘autónomos’ se apodera de Silicon Valley”). Es posible que hayas escuchado recientemente la noticia de que AI Village utiliza 25 bots (ver “Investigadores crean AI Village donde los bots planifican fiestas de San Valentín”). Pero ya hay varias otras empresas que ofrecen soporte para flujos de trabajo de agentes de AI, como AgentGPT (reworkd.ai) y CognosysAI.

Mi favorito personal es un AI de arrastrar y soltar llamado FlowiseAI – Build LLMs Apps Easily, que me ayuda a crear aplicaciones ChatGPT con información del mundo real.

Por lo tanto, quería compartir un enfoque paso a paso de cómo creé una aplicación LLM sin código que responde con el conocimiento del mundo más reciente utilizando la herramienta Flowise.ai.

Utilicé un proceso de cinco etapas para construir la aplicación:

  • Etapa 1: Instalar
  • Etapa 2: Construir
  • Etapa 3: Conectar
  • Paso 4: Ejecutar
  • Paso 5: Compartir/Exportar

Los pasos a continuación no requieren que tengas experiencia en el desarrollo diario de software. Por lo tanto, incluso los gerentes de producto, diseñadores y otros profesionales del campo también pueden usarlo.

Etapa 1: Instalar

  • 1.1. Instalar NodeJS – Descarga Node.js y ejecuta el instalador (no se requiere experiencia en programación).
  • 1.2. Abre el símbolo del sistema – Escribiendo cmd en la barra de búsqueda de Windows; dentro del símbolo del sistema, escribe la siguiente instrucción:

Esto instalará GitHub – FlowiseAI/Flowise. Interfaz de usuario de arrastrar y soltar para construir tu flujo LLM personalizado.

  • 1.3. Después de que se haya completado la instalación anterior, inicia la herramienta Flowise escribiendo Npx flowise start en el símbolo del sistema.

Cuando Flowise se haya iniciado correctamente, recibirás un mensaje personalizado como este:

Si eres un desarrollador avanzado, puedes encontrar formas alternativas de instalar desde el enlace de GitHub anterior a Flowise.

  • 1.4. Ejecución de Flowise.AI – A continuación, abre el navegador y escribe localhost:3000. Se abrirá una página como la que se muestra a continuación:

Etapa 2: Construir

Ahora estamos listos para comenzar a construir nuestra aplicación ChatGPT alimentando con datos del mundo real.

Para que el LLM pueda obtener la información del mundo más actualizada, aprovecharemos SerpAPI, que ayuda a integrar las API de búsqueda de Google.

Vamos a través de la construcción paso a paso.

  • 2.1. En el navegador localhost:3000 en el que se está ejecutando flowise.ai, haz clic en agregar nuevo a la derecha de la página. Esto abriría un lienzo en blanco:
  • 2.2. Aquí es donde construiremos nuestra aplicación de arrastrar y soltar con agentes de AI. A la izquierda del lienzo, verás la opción de agregar diferentes nodos como se muestra en la captura de pantalla a continuación.

Usando el botón de búsqueda en Agregar nodo de arriba, arrastra y suelta los siguientes cuatro nodos y conéctalos de la manera mostrada a continuación:

  1. ChatOpenAI – Conecta un bot básico de ChatGPT
  2. Agente conversacional – Ayuda a construir un chatbot interactivo que recuerda el historial del chatbot
  3. Memoria del buffer – Ayuda a guardar la conversación para respuestas más contextualizadas.
  4. SerpAPI – API de búsqueda de Google, un agente de IA que se llama cuando OpenAI no tiene la información más reciente

Nota: Los elementos marcados en rojo a continuación se completarán en el siguiente paso.

El número de temperatura dentro de ChatOpenAI se ha marcado como 0.2 para proporcionar una respuesta más precisa. Si quieres respuestas más creativas, puedes aumentar este número a 1.

Esto no debería tomar más de 5 minutos.

Etapa 3: Conectar

Una vez que hayas construido la aplicación mostrada en la captura de pantalla anterior utilizando solo arrastrar y soltar, necesitarás dos APIs para conectarte a lo siguiente:

  • 3.1. Clave de OpenAI – Visita la plataforma de OpenAI para obtener la clave. Deberás crear una cuenta nueva si no tienes una existente. Después de crear la cuenta, en la parte superior derecha, verás una opción para ver las claves de API.

Haz clic en Ver claves de API y crea una clave secreta nueva.

Una vez creada esta clave, guárdala en algún lugar seguro y vuelve a la aplicación Flowise localhost:3000 que se está ejecutando en el navegador.

Ahora agrega esta clave en Credencial de Conexión en el cuadro de ChatOpenAI en el navegador como se muestra a continuación:

  • 3.2. Clave de SerpAPI – A continuación, visita SerpAPI para obtener la clave de búsqueda de Google. Me registré en el nivel gratuito.

De manera similar a la clave de OpenAI, agrega la clave de SerpAPI en el navegador.

Etapa 4: Ejecutar

Después de agregar tus APIs en la etapa anterior, asegúrate de guardar el flujo de chat de Flowise.

Tu flujo debería verse algo como lo siguiente:

Ahora lo probaremos haciendo clic en el botón de chat en la interfaz de usuario de Flowise a la derecha y preguntándole al Chatbot por alguna de la información más reciente como se muestra en la captura de pantalla a continuación.

Etapa 5: Compartir/Exportar

Una vez que estés satisfecho, simplemente haz clic en el botón de configuración en la parte superior derecha de la página y luego haz clic en Exportar Flujo de Chat.

Decidí usar el botón Compartir Chatbot. Si eres un desarrollador más avanzado, puedes usar otras opciones de integración de incrustación/Python/JavaScript/cURL.

Esto es cómo se ve finalmente mi chatbot personalizado a través de las opciones personalizadas de Compartir Chatbot.

¡Feliz creando aplicaciones LLM rápidas y personalizadas que no alucinan, gracias a los Agentes de IA! 🙂

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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