Patrones de Desarrollo de Aplicaciones Usando IA (Edición en Español)
Patrones de Desarrollo de Aplicaciones Usando IA (Edición en Español)
Sobre este libro
"Patterns of Application Development Using AI" es un libro innovador que explora la intersección de 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 ideas y experiencias de un viaje de un año construyendo una aplicación potenciada por IA.
Escucha un resumen en audio del libro
A través de una combinación convincente de capítulos narrativos y referencias prácticas de patrones, Obie presenta una guía integral para aprovechar el poder de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) en el desarrollo de aplicaciones. Introduce patrones innovadores como "Multitud de Trabajadores", "Datos de Auto-Reparación" y "Generación de Contenido Contextual", que capacitan a los desarrolladores para 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
- Involúcrate
- Agradecimientos
- ¿Qué pasa con las ilustraciones?
- Sobre la Publicación Ágil
- Sobre El Autor
-
Introducción
- Reflexiones sobre Arquitectura de Software
- ¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande?
- Comprender la Inferencia
- Pensando en el Rendimiento
- Experimentando con Diferentes Modelos LLM
- Sistemas de IA Compuestos
- Parte 1: Enfoques y Técnicas Fundamentales
-
Reducir el Camino
- Espacio Latente: Incomprensiblemente Vasto
- Cómo se “reduce” el camino
- Modelos en Bruto Versus Modelos Ajustados por Instrucciones
- Ingeniería de Prompts
- Destilación de Prompts
- ¿Qué hay del ajuste fino?
-
Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- ¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación?
- ¿Cómo Funciona RAG?
- ¿Por Qué Usar RAG en Sus Aplicaciones?
- Implementación de RAG en Su Aplicación
- Segmentación de Proposiciones
- Ejemplos del Mundo Real de RAG
- Optimización Inteligente de Consultas (IQO)
- Reordenamiento
- Evaluación de RAG (RAGAs)
- Desafíos y Perspectivas Futuras
-
Multitud de Trabajadores
- Trabajadores de IA como Componentes Independientes y Reutilizables
- Gestión de Cuentas
- Aplicaciones de Comercio Electrónico
- Aplicaciones en la Salud
- Trabajador de IA como Gestor de Procesos
- Integración de Trabajadores AI en la Arquitectura de su Aplicación
- Componibilidad y Orquestación de Trabajadores de IA
- Combinando NLP Tradicional con LLMs
-
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 flujos
- Implementación de un ReplyStream
- El “Bucle de Conversación”
- Auto Continuación
- Conclusión
-
Datos de Autocuración
- Estudio de Caso Práctico: Reparación de JSON Roto
- Considerations and Counterindications
-
Generación de Contenido Contextual
- Personalización
- Productividad
- Iteración Rápida y Experimentación
- Localización Impulsada por IA
- La Importancia de las Pruebas de Usuario y la Retroalimentación
-
Interfaz de Usuario Generativa
- Generación de Texto para Interfaces de Usuario
- Definiendo la UI Generativa
- Ejemplo
- El Cambio hacia un Diseño Orientado a Resultados
- Desafíos y Consideraciones
- Perspectivas Futuras y Oportunidades
-
Orquestación Inteligente de Flujos de Trabajo
- Necesidad Empresarial
- Beneficios Clave
- Patrones Clave
- Manejo de Excepciones y Recuperación
- Implementación de la Orquestación Inteligente de Flujos de Trabajo en la Práctica
- Monitoreo y Registro
- Consideraciones de Escalabilidad y Rendimiento
- Pruebas y Validación de Flujos de Trabajo
- Parte 2: Los Patrones
-
Ingeniería de Prompts
- Cadena de Pensamiento
- Cambio de Modo
- Asignación de Roles
- Objeto de Prompt
- Plantilla de Prompt
- E/S Estructurada
- Encadenamiento de Indicaciones
- Reescritor de Indicaciones
- Cercado de Respuestas
- Analizador de Consultas
- Reescritor de Consultas
- Ventriloquist
-
Componentes Discretos
- Predicate
- Fachada de API
- Intérprete de Resultados
- Máquina Virtual
-
Humano en el Bucle (HITL)
- Patrones de Alto Nivel
- Escalamiento
- Bucle de Retroalimentación
- Radiación Pasiva de Información
- Toma de Decisiones Colaborativa (TDC)
- Aprendizaje Continuo
- Consideraciones Éticas
- Avances Tecnológicos y Perspectiva Futura
-
Manejo Inteligente de Errores
- Enfoques Tradicionales de Manejo de Errores
- Diagnóstico de Errores Contextuales
- Informes de Errores Inteligentes
- Prevención Predictiva de Errores
- Recuperación Inteligente de Errores
- Comunicación de Errores Personalizada
- Flujo de Trabajo de Manejo de Errores Adaptativo
-
Control de Calidad
- Eval
- Barrera de Seguridad
- Guardarraíles y Evaluaciones: Dos Caras de la Misma Moneda
- Glosario
- Notas
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