Patrones de Desarrollo de Aplicaciones Usando IA (Edición en Español)
Patrones de Desarrollo de Aplicaciones Usando IA (Edición en Español)
Sobre este libro
"Patrones de Desarrollo de Aplicaciones Usando IA" es un libro revolucionario que explora la intersección entre la inteligencia artificial (IA) y el desarrollo de aplicaciones. En este libro, Obie Fernandez, un reconocido desarrollador de software y cofundador de la plataforma de consultoría impulsada por IA Olympia, comparte sus valiosas perspectivas y experiencias de un viaje de un año construyendo una aplicación impulsada por IA.
Escucha una descripción general del libro en audio
A través de una convincente combinación de capítulos narrativos y referencias prácticas de patrones, Obie presenta una guía completa para aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grande (LLMs) en el desarrollo de aplicaciones. Introduce patrones innovadores como la "Multitud de Trabajadores", "Datos Auto-reparables" y "Generación de Contenido Contextual", que permiten a los desarrolladores construir aplicaciones inteligentes, adaptativas y centradas en el usuario.
A diferencia de otros libros sobre IA que se centran en conceptos teóricos o profundizan en las complejidades de los algoritmos de aprendizaje automático, este libro adopta un enfoque pragmático. Proporciona ejemplos concretos, casos de uso del mundo real y consejos prácticos sobre cómo integrar componentes y funciones de IA en arquitecturas de aplicaciones. Obie comparte sus éxitos, desafíos y lecciones aprendidas, ofreciendo una perspectiva única sobre la aplicación práctica de la IA en el desarrollo de software.
Sobre de los autores
Tabla de contenidos
- Prólogo por Gregor Hohpe
- Prefacio
- Acerca del Libro
- Acerca de los Ejemplos de Código
- Lo Que No Cubro
- Para Quién Es Este Libro
- Construyendo un Vocabulario Común
- Participación
- Agradecimientos
- ¿Qué hay con las ilustraciones?
- Sobre Lean Publishing
- Sobre el Autor
- Introducción
- Reflexiones sobre la Arquitectura de Software
- ¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande?
- Entendiendo la Inferencia
- Pensando en el Rendimiento
- Experimentando con Diferentes Modelos LLM
- Sistemas de IA Compuestos
- Estrechar el Camino
- Espacio Latente: Incomprensiblemente Vasto
- Cómo Se “Estrecha” El Camino
- Modelos Sin Procesar Versus Modelos Ajustados por Instrucciones
- Ingeniería de Prompts
- Destilación de Prompts
- ¿Qué hay del ajuste fino?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- ¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación?
- ¿Cómo funciona RAG?
- ¿Por qué usar RAG en sus aplicaciones?
- Implementando RAG en Tu Aplicación
- Fragmentación por Proposiciones
- Ejemplos del Mundo Real de RAG
- Optimización Inteligente de Consultas (IQO)
- Reordenamiento
- Evaluación RAG (RAGAs)
- Desafíos y Perspectivas Futuras
- Multitud de Trabajadores
- Trabajadores de IA Como Componentes Reutilizables Independientes
- Gestión de Cuentas
- Aplicaciones de Comercio Electrónico
- Aplicaciones en el Sector Salud
- El Trabajador de IA como Gestor de Procesos
- Integrando Trabajadores de IA en su Arquitectura de Aplicación
- Composición y Orquestación de Workers de IA
- Combinando PLN Tradicional con MLGs
- Uso de Herramientas
- ¿Qué es el Uso de Herramientas?
- El Potencial del Uso de Herramientas
- El Flujo de Trabajo del Uso de Herramientas
- Mejores Prácticas para el Uso de Herramientas
- Composición y Encadenamiento de Herramientas
- Direcciones Futuras
- Procesamiento de Flujo
- Implementando un ReplyStream
- El “Bucle de Conversación”
- Continuación Automática
- Conclusión
- Datos Autorreparables
- Caso Práctico: Arreglando JSON Dañado
- Consideraciones y Contraindicaciones
- Generación de Contenido Contextual
- Personalización
- Productividad
- Iteración Rápida y Experimentación
- Localización Impulsada por IA
- La Importancia de las Pruebas de Usuario y la Retroalimentación
- UI Generativa
- Generando Texto para Interfaces de Usuario
- Definiendo la UI Generativa
- Ejemplo
- El Cambio hacia el Diseño Orientado a Resultados
- Desafíos y Consideraciones
- Perspectivas Futuras y Oportunidades
- Orquestación Inteligente de Flujos de Trabajo
- Necesidad Empresarial
- Beneficios Clave
- Patrones Clave
- Manejo y Recuperación de Excepciones
- Implementación Práctica de la Orquestación de Flujos de Trabajo Inteligentes
- Monitoreo y Registro
- Consideraciones de Escalabilidad y Rendimiento
- Pruebas y validación de flujos de trabajo
- Ingeniería de Prompts
- Cadena de Pensamiento
- Mode Switch
- Asignación de Rol
- Prompt Object
- Prompt Template
- Structured IO
- Encadenamiento de Prompts
- Reescritor de Prompts
- Response Fencing
- Analizador de Consultas
- Reescritor de Consultas
- Ventriloquist
- Componentes Discretos
- Predicado
- Fachada de API
- Intérprete de Resultados
- Máquina Virtual
- Especificación y Pruebas
- Human In The Loop (HITL)
- Patrones de Alto Nivel
- Escalamiento
- Bucle de Retroalimentación
- Radiación Pasiva de Información
- Toma de Decisiones Colaborativa (CDM)
- Aprendizaje Continuo
- Consideraciones Éticas
- Avances Tecnológicos y Perspectivas Futuras
- Manejo Inteligente de Errores
- Enfoques Tradicionales de Manejo de Errores
- Diagnóstico Contextual de Errores
- Informes Inteligentes de Errores
- Prevención Predictiva de Errores
- Recuperación Inteligente de Errores
- Comunicación Personalizada de Errores
- Flujo de Trabajo Adaptativo de Manejo de Errores
- Control de Calidad
- Eval
- Mecanismo de Protección
- Guardarraíles y Evaluaciones: Dos Caras de la Misma Moneda
- Glosario
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