Nuestra pila de 4 herramientas + estrategia para crear aplicaciones empresariales en LLM - AI&YOU#53
Estadística/hecho de la semana: Se prevé que el mercado mundial de LLM pase de 1.590 millones de PTT en 2023 a 1.259,8 mil millones de PTT en 2030, con una CAGR de 79,81 PTT durante 2023-2030 (Springs).
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) se han revelado como la clave para crear aplicaciones empresariales inteligentes. Sin embargo, aprovechar la potencia de estos modelos lingüísticos requiere una pila de aplicaciones LLM robusta y eficiente.
En Skim AI, nuestra pila de aplicaciones LLM nos permite crear potentes aplicaciones con capacidades avanzadas de interacción con el lenguaje natural. Nuestro stack comprende herramientas y frameworks cuidadosamente seleccionados, como LLM APIs, LangChain y bases de datos vectoriales.
En la edición de esta semana de AI&YOU, destacamos nuestra pila de 4 herramientas y nuestra estrategia para crear aplicaciones LLM empresariales a través de nuestros blogs publicados:
Cómo crear su pila de aplicaciones LLM con estas 4 herramientas y marcos de trabajo
Las 5 mejores estrategias de integración de API LLM para su empresa
Los 5 mejores programas LLM de código abierto para su empresa
Nuestra pila de 4 herramientas y estrategia para crear aplicaciones empresariales en LLM - AI&YOU #53
Con nuestra pila LLM empresarial, los desarrolladores pueden integrar datos específicos del dominio, ajustar modelos, crear canalizaciones de datos eficientes para recuperar datos contextuales, etc.
Esto permite a las empresas crear aplicaciones que comprenden y responden a las consultas de los usuarios con una precisión y un conocimiento del contexto sin precedentes.
Al mismo tiempo, una de las principales técnicas que acompañan a esta pila es utilizar las herramientas y marcos existentes que proporcionan los distintos componentes. Esto permite a los desarrolladores centrarse en crear aplicaciones en lugar de crear herramientas desde cero, lo que supone un valioso ahorro de tiempo y esfuerzo.
Herramienta 1: una API LLM como GPT, Claude, Llama o Mistral
En el núcleo de su pila de aplicaciones LLM debe haber una API LLM. Las API de LLM proporcionan una forma de integrar potentes modelos lingüísticos en sus aplicaciones sin necesidad de entrenar o alojar los modelos usted mismo. Actúan como puente entre su software y los complejos algoritmos que alimentan los modelos lingüísticos, permitiéndole añadir capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural a sus aplicaciones con un esfuerzo mínimo.
Una de las principales ventajas de utilizar una API LLM es la posibilidad de aprovechar modelos lingüísticos de última generación que han sido entrenados con grandes cantidades de datos. Estos modelos, como GPT, Claude, Mistraly Llamason capaces de comprender y generar textos similares a los humanos con notable precisión y fluidez.
Al realizar llamadas API a estos modelos, puede añadir rápidamente a sus aplicaciones una amplia gama de funciones, como la generación de texto, el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y mucho más.
Factores a tener en cuenta al elegir un LLM API
A la hora de elegir una API LLM para su pila, hay que tener en cuenta varios factores:
Rendimiento y precisión: Asegúrese de que la API puede gestionar su carga de trabajo y proporcionar resultados fiables.
Personalización y flexibilidad: Considere si necesita ajustar el modelo para su caso de uso específico o integrarlo con otros componentes de su pila.
Escalabilidad: Si prevé un gran volumen de solicitudes, asegúrese de que la API puede ampliarse en consecuencia.
Apoyo y comunidad: Evalúe el nivel de apoyo y el tamaño de la comunidad en torno a la API, ya que esto puede afectar a la viabilidad a largo plazo de su aplicación.
En el corazón de la mayoría de las API de LLM se encuentran las redes neuronales profundas, normalmente basadas en arquitecturas de transformadores, que se entrenan con cantidades masivas de datos de texto. A estos modelos se accede a través de una interfaz API, que gestiona tareas como la autenticación, el enrutamiento de solicitudes y el formato de las respuestas. Las API de LLM también suelen incluir componentes adicionales para el procesamiento de datos, como la tokenización y la normalización, así como herramientas para el ajuste fino y la personalización.
Herramienta 2: LangChain
Tras seleccionar una API LLM para su pila de aplicaciones LLM, el siguiente componente a tener en cuenta es Cadena LangChain. LangChain es un potente marco diseñado para simplificar el proceso de creación de aplicaciones sobre grandes modelos lingüísticos. Proporciona una interfaz estandarizada para interactuar con varias API LLM, lo que facilita su integración en su pila tecnológica LLM.
Una de las principales ventajas de utilizar LangChain es su arquitectura modular. LangChain consta de varios componentes, como prompts, cadenas, agentes y memoria, que pueden combinarse para crear flujos de trabajo complejos. Esta modularidad le permite crear aplicaciones que pueden manejar una amplia gama de tareas, desde la simple respuesta a preguntas hasta casos de uso más avanzados como la generación de contenidos y el análisis de datos, permitiendo la interacción del lenguaje natural con los datos específicos de su dominio.
Herramientas y soporte de LangChain
LangChain también ofrece diversas herramientas y utilidades que agilizan el trabajo con LLM. Por ejemplo, ofrece herramientas para trabajar con incrustaciones, que son representaciones numéricas del texto utilizadas para tareas como la búsqueda semántica y la agrupación. Además, LangChain incluye utilidades para la gestión de prompts, que son las cadenas de entrada utilizadas para guiar el comportamiento de los modelos lingüísticos.
Otra característica crucial de LangChain es su compatibilidad con bases de datos vectoriales. Al integrarse con bases de datos vectoriales como Chroma (que es la que utilizamos nosotros), LangChain te permite crear aplicaciones que pueden almacenar y recuperar grandes cantidades de datos de forma eficiente. Esta integración te permite crear aplicaciones intensivas en conocimiento que pueden recurrir a una amplia gama de fuentes de información, mejorando la recuperación de datos contextuales para tu pila de aplicaciones LLM.
LangChain es un componente vital de cualquier LLM empresarial pila de aplicaciones. Su diseño modular, sus potentes herramientas y su activa comunidad lo convierten en una herramienta indispensable para crear sofisticadas aplicaciones basadas en lenguajes.
Herramienta 3: una base de datos vectorial como Chroma
Además de una API LLM y LangChain, otro componente esencial de tu pila de aplicaciones LLM es una base de datos vectorial. Las bases de datos vectoriales son almacenes de datos especializados optimizados para almacenar y buscar vectores de alta dimensión, como las incrustaciones generadas por grandes modelos lingüísticos. Al integrar una base de datos vectorial en tu pila tecnológica LLM, puedes permitir la recuperación rápida y eficiente de datos relevantes basados en la similitud semántica.
Croma es una elección popular de código abierto para una base de datos vectorial en pilas de aplicaciones LLM, y nosotros la utilizamos aquí en Skim AI. Está diseñada para trabajar sin problemas con LangChain y otros componentes de su pila, proporcionando una solución robusta y escalable para almacenar y recuperar incrustaciones.
Una de las principales ventajas de utilizar Chroma es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Chroma utiliza técnicas avanzadas de indexación que permiten realizar búsquedas rápidas por similitud, incluso en conjuntos de datos masivos. Esto lo convierte en la opción ideal para aplicaciones que necesitan almacenar y buscar en grandes cantidades de datos textuales, como repositorios de documentos, bases de conocimiento y sistemas de gestión de contenidos.
Chroma también ofrece funciones avanzadas como el filtrado y la compatibilidad con metadatos. Puede almacenar metadatos adicionales junto a sus incrustaciones, como ID de documentos, marcas de tiempo o atributos personalizados. Estos metadatos pueden utilizarse para filtrar los resultados de búsqueda, lo que permite una recuperación más precisa y específica de los datos contextuales.
Integración de Chroma en su pila LLM empresarial
La integración de Chroma en su pila de aplicaciones LLM es sencilla, gracias a su compatibilidad con LangChain y otras herramientas y marcos populares. LangChain ofrece compatibilidad integrada con Chroma, lo que facilita el almacenamiento y la recuperación de las incrustaciones generadas por sus modelos lingüísticos. Esta integración le permite crear potentes mecanismos de recuperación que pueden mostrar rápidamente información relevante basada en la interacción del lenguaje natural.
El uso de una base de datos vectorial como Chroma junto con LLM abre nuevas posibilidades para crear aplicaciones inteligentes y conscientes del contexto. Al aprovechar la potencia de las incrustaciones y la búsqueda por similitud, se pueden crear aplicaciones capaces de comprender y responder a las consultas de los usuarios con una precisión y relevancia sin precedentes.
Cuando se combina con LangChain y una API LLM, Chroma constituye una potente base para crear aplicaciones inteligentes basadas en datos que pueden transformar la forma en que interactuamos con los datos empresariales y la información específica de un dominio.
Herramienta 4: crewAI para sistemas multiagente
En Skim AI, sabemos que el futuro de los flujos de trabajo de IA es agéntico, por lo que un sistema multiagente es importante para cualquier empresa hoy en día.
crewAI es otra potente herramienta que puedes añadir a tu pila de aplicaciones LLM para mejorar las capacidades de tus aplicaciones. crewAI es un marco que te permite crear sistemas multiagente, en los que varios agentes de IA trabajan juntos para realizar tareas complejas.
En esencia, crewAI está diseñado para facilitar la colaboración entre varios agentes de IA, cada uno con su función y experiencia específicas. Estos agentes pueden comunicarse y coordinarse entre sí para dividir problemas complejos en subtareas más pequeñas y manejables.
Aprovechar el poder de la especialización
Una de las principales ventajas de utilizar crewAI en su pila tecnológica LLM es su capacidad para aprovechar el poder de la especialización. Al asignar funciones y tareas específicas a diferentes agentes, puede crear un sistema más eficiente y eficaz que un modelo de IA único y monolítico. Cada agente puede ser entrenado y optimizado para su tarea particular, lo que le permite rendir a un nivel más alto que un modelo de propósito general, y permite una recuperación más específica de los datos contextuales de sus conjuntos de datos específicos de dominio.
El uso de crewAI en combinación con otros componentes de tu pila tecnológica LLM puede ayudarte a desbloquear nuevas posibilidades para construir sistemas inteligentes multiagente que puedan gestionar tareas complejas del mundo real. Al aprovechar el poder de la especialización y la colaboración, puede crear aplicaciones más eficientes, eficaces y fáciles de usar que los enfoques tradicionales de un solo modelo.
Liberar el poder de los LLM con la pila de aplicaciones adecuada
Esta pila le permite integrar a la perfección datos específicos de un dominio, posibilitar la recuperación eficaz de información contextual y crear sofisticados flujos de trabajo que pueden abordar complejos retos del mundo real. Al aprovechar la potencia de estas herramientas y marcos de trabajo, puede ampliar los límites de lo que es posible con aplicaciones de IA basadas en lenguaje y crear sistemas verdaderamente inteligentes que pueden transformar la forma en que su empresa interactúa con los datos y la tecnología.
Las 5 mejores estrategias de integración de API LLM para su empresa
Esta semana, también hemos explorado las 5 mejores estrategias de integración de API LLM para su empresa.
Desde la integración modular hasta la supervisión y optimización continuas, estas estrategias están diseñadas para garantizar una implantación sin problemas, un rendimiento óptimo y el éxito a largo plazo.
Integración modular consiste en dividir el proceso de integración de la API LLM en módulos más pequeños y manejables que puedan implementarse de forma incremental. Este enfoque permite una implementación por fases, una resolución de problemas más sencilla y actualizaciones y mejoras más flexibles.
En Pasarela API actúa como punto de entrada único para todas las solicitudes de API, gestionando la autenticación, la limitación de velocidad y el enrutamiento de las solicitudes. Proporciona autenticación centralizada, limitación de velocidad y valiosa información sobre el uso y el rendimiento de la API.
Arquitectura de microservicios consiste en descomponer una aplicación monolítica en servicios más pequeños, débilmente acoplados, que pueden desarrollarse, implantarse y escalarse de forma independiente. Permite el desarrollo independiente, la escalabilidad granular y una mayor agilidad y flexibilidad.
Personalización y ajuste de las API de LLM implica adaptarlos para que se ajusten mejor a los requisitos específicos de la industria, el dominio o la aplicación. Esto mejora la precisión y la pertinencia de los resultados, y permite alinearlos con la terminología, los estilos y los formatos.
Supervisión y optimización continuas implican el seguimiento de las métricas de rendimiento, la evaluación de la calidad/relevancia de los resultados y la realización de mejoras iterativas. Esto permite identificar problemas de forma proactiva, adaptarse a los cambios en los requisitos y mejorar continuamente el valor de las integraciones API de LLM.
Dado que el campo de la tecnología LLM sigue evolucionando a un ritmo vertiginoso, las empresas que inviertan en estrategias de integración sólidas, escalables y adaptables estarán bien posicionadas para liberar todo el potencial de estas herramientas transformadoras.
Los 5 mejores programas LLM de código abierto para su empresa
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) de código abierto han surgido como un potente herramienta para las empresas en 2024.
Una de las principales ventajas de utilizar LLM de código abierto es la flexibilidad y personalización que ofrecen. Además, los LLM de código abierto constituyen una alternativa rentable al desarrollo y mantenimiento de modelos propietarios. Al aprovechar los esfuerzos colectivos de la comunidad de IA, las empresas pueden acceder a modelos lingüísticos de última generación sin necesidad de realizar grandes inversiones en investigación y desarrollo.
Llama 3 de Meta: Llama 3 es un avanzado modelo lingüístico de código abierto con dos variantes de tamaño (8B y 70B parámetros), cada una de las cuales ofrece modelos Base e Instruct. Destaca en varias tareas de PNL, es fácil de desplegar y se adhiere a prácticas de IA responsables.
Claude 3 de Anthropic: Claude 3 se presenta en tres variantes (Haiku, Sonnet, Opus) optimizadas para diferentes casos de uso. Ha demostrado un rendimiento impresionante en tareas cognitivas como el razonamiento, el conocimiento experto y la fluidez lingüística, superando a modelos como GPT-4.
Grok de xAI: Grok, desarrollada por la xAI de Elon Musk, está especializada en el resumen y la comprensión de textos. Su última iteración, Grok-1.5, introduce la comprensión de contextos largos, el razonamiento avanzado y sólidas capacidades de codificación/matemáticas.
BERT de Google: BERT es pionero en la comprensión bidireccional del lenguaje y destaca en tareas como la clasificación de textos, el análisis de sentimientos y la respuesta a preguntas. Su preentrenamiento le permite generar textos similares a los humanos y ofrecer respuestas contextualmente relevantes.
Mistral Large de Mistral AI: Mistral Large, con parámetros 314B, brilla en tareas de razonamiento complejas y aplicaciones especializadas. Ofrece soporte multilingüe, seguimiento de instrucciones y capacidades de llamada a funciones, lo que aumenta su versatilidad.
A medida que la comunidad de IA de código abierto continúa ampliando los límites de lo que es posible con los modelos lingüísticos, las empresas que adopten estas potentes herramientas estarán bien posicionadas para mantenerse a la vanguardia y lograr el éxito a largo plazo.
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