Entrenamiento Daiana Studio

Introducción

En los últimos años, los campos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático han experimentado avances significativos. En particular, GPT (Generative Pre-trained Transformer), desarrollado por OpenAI en 2018, ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Con la llegada de GPT-3, se reconoció ampliamente el inmenso poder de los grandes modelos de lenguaje, y GPT-4 mejoró aún más sus capacidades.

En este contexto, el desarrollo de aplicaciones basadas en grandes modelos lingüísticos (LLM) avanza a gran velocidad. Empresas e instituciones de investigación se apresuran a adoptar estas tecnologías para extraer información valiosa de ingentes cantidades de datos de texto y crear nuevo valor. Sin embargo, también se reconoce cada vez más la falta de herramientas y marcos para utilizar eficazmente los LLM.

En este entorno se desarrolló "DAIANA STUDIO". DAIANA STUDIO es una herramienta diseñada para facilitar el desarrollo sencillo y eficaz de aplicaciones que utilicen LLM. Las razones detrás del desarrollo de DAIANA STUDIO incluyen:

1. Simplificación de procesos complejos: El desarrollo de aplicaciones mediante LLM requiere conocimientos avanzados y procedimientos complejos. DAIANA STUDIO simplifica este proceso, haciéndolo intuitivo y visual, lo que permite a los desarrolladores crear rápidamente prototipos y pasar a producción.
2. Flujo de trabajo integrado: Se necesitaba un marco que pudiera gestionar de forma integrada las distintas fases del desarrollo de aplicaciones LLM, incluido el preprocesamiento de datos, la formación de modelos, la evaluación y la implantación. DAIANA STUDIO lo consigue, proporcionando un flujo de trabajo coherente.
3. Escalabilidad y flexibilidad: DAIANA STUDIO permite la integración con diversas fuentes de datos, sistemas de almacenamiento y APIs, ofreciendo a los desarrolladores la flexibilidad de personalizarlo a sus necesidades.

Al utilizar DAIANA STUDIO, los desarrolladores y científicos de datos pueden disfrutar de varias ventajas:

• Mayor eficiencia: la interfaz de usuario intuitiva y el amplio conjunto de herramientas reducen significativamente el tiempo de desarrollo, lo que permite dedicar más tiempo al desarrollo de aplicaciones innovadoras y a la mejora de los modelos.
• Reproducibilidad garantizada: la capacidad de DAIANA STUDIO para registrar y gestionar cada paso del flujo de trabajo facilita la reproducibilidad de los resultados experimentales, lo que mejora la fiabilidad y la calidad del proyecto.
• Escalabilidad: diseñado para manejar grandes conjuntos de datos y modelos, DAIANA STUDIO aborda los retos de la escalabilidad a medida que los proyectos crecen.
• Comunidad y asistencia: DAIANA STUDIO cuenta con una comunidad activa y una amplia documentación, lo que proporciona a los desarrolladores el entorno necesario para encontrar rápidamente la información que necesitan.

Este libro ofrece pasos concretos y mejores prácticas para crear aplicaciones LLM utilizando DAIANA STUDIO. A través de esta guía, esperamos que los lectores puedan aprovechar las últimas tecnologías de IA para desarrollar aplicaciones innovadoras.

Objetivos de esta guía

Con este manual aprenderás de manera sistemática los conocimientos y habilidades necesarios para crear aplicaciones de manera práctica. En concreto, aprenderás lo siguiente:

1. Operaciones básicas y aplicaciones de DAIANA STUDIO
   • Explicaciones detalladas desde la instalación de DAIANA STUDIO hasta las operaciones básicas, que le ayudarán a desarrollar su primera aplicación LLM.
2. Comprender los nodos de DAIANA STUDIO
   • Conocimiento profundo de los nodos clave de DAIANA STUDIO, como cadenas, modelos de lenguaje, indicaciones, analizadores de salida y memoria, y cómo utilizarlos de manera eficaz.
3. Creación de aplicaciones RAG (generación aumentada por recuperación)
   • Dominar el uso de herramientas de gestión de datos como Document loader, Redis, Chroma, SQLite, y aprender a crear aplicaciones RAG utilizando documentos como PDF, páginas web y Notion.
4. Gestión de datos
   • Comprender la gestión de datos en DAIANA STUDIO y aprender a gestionar el ID de flujo de chat, el ID de chat y el historial de chat.
5. Utilización de la API de DAIANA STUDIO
   • Aprender los conceptos básicos de la API de DAIANA STUDIO, desde el uso fundamental hasta ejemplos prácticos, ampliando el alcance del desarrollo de aplicaciones.

A través de este libro, al aprender a crear aplicaciones LLM utilizando DAIANA STUDIO y LangChain, obtendrá habilidades prácticas útiles en los campos de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la ingeniería de software. Además, adquirirá un profundo conocimiento de las mejores prácticas para crear flujos de trabajo reproducibles y métodos eficientes de procesamiento y gestión de datos.

Público objetivo

Este libro es una guía práctica para profesionales relacionados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Describe claramente los beneficios específicos que cada lector puede obtener al crear aplicaciones RAG utilizando DAIANA STUDIO y tiene como objetivo atraer a los lectores con contenido relevante, como se indica a continuación:

1. Científicos de datos
   • Ventajas: Aprenda a crear procesos de procesamiento de datos eficientes y reproducibles, y a desarrollar aplicaciones RAG de vanguardia con DAIANA STUDIO.
   • Destinatarios: Profesionales dedicados a la recopilación y el análisis de datos, y al desarrollo y la evaluación de modelos de aprendizaje automático.
   • Habilidades requeridas: Experiencia en programación con Python o R, conocimientos de procesamiento y análisis de datos, y conocimientos básicos de algoritmos de aprendizaje automático.
   • Qué obtendrá: Métodos para el procesamiento eficiente de datos y la creación de modelos utilizando DAIANA STUDIO, implementación de aplicaciones RAG.
2. Ingenieros de aprendizaje automático
   • Ventajas: Aprenda a implementar aplicaciones RAG y domine las últimas técnicas de implementación de modelos para ofrecer soluciones basadas en datos del mundo real.
   • Destinatarios: Ingenieros responsables de la implementación, el despliegue y el funcionamiento de modelos de aprendizaje automático.
   • Habilidades esperadas: experiencia con marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch), experiencia en implementación y supervisión de modelos.
   • Qué obtendrá: métodos prácticos para crear aplicaciones RAG, técnicas de implementación de modelos.
3. Ingenieros de datos
   • Ventajas: adquiera las habilidades necesarias para crear y gestionar rápidamente canalizaciones de datos fiables utilizando DAIANA STUDIO, y mejore la eficiencia de la adquisición y el preprocesamiento de datos.
   • Destinatarios: Ingenieros involucrados en el diseño y la implementación de canalizaciones de datos y la gestión de procesos ETL.
   • Habilidades requeridas: SQL y gestión de bases de datos, experiencia en el diseño y la automatización de flujos de datos.
   • Qué obtendrá: Métodos para construir canalizaciones de datos eficientes utilizando DAIANA STUDIO, técnicas para la adquisición y el preprocesamiento de datos.
4. Ingenieros de software
   • Ventajas: Aprender habilidades prácticas para integrar el backend y el frontend de las aplicaciones RAG, implementando de forma eficaz el procesamiento de datos y la interacción de modelos.
   • Destinatarios: Ingenieros responsables del desarrollo y mantenimiento de aplicaciones.
   • Habilidades requeridas: Conocimientos de desarrollo web, experiencia en el diseño e implementación de API, conocimientos básicos de aprendizaje automático.
   • Qué obtendrá: Métodos para integrar el backend y el frontend de las aplicaciones RAG, implementación del procesamiento de datos y la interacción de modelos utilizando DAIANA STUDIO.
5. Investigadores/académicos
   • Ventajas: Utilice DAIANA STUDIO para crear canalizaciones de procesamiento de datos altamente reproducibles y llevar a cabo de manera eficiente investigaciones avanzadas utilizando modelos RAG.
   • Destinatarios: Investigadores académicos que realizan investigaciones basadas en datos.
   • Habilidades esperadas: Estadística y análisis de datos, procesamiento de datos para obtener resultados de investigación.
   • Qué obtendrá: Métodos para construir procesos de datos reproducibles, enfoques para llevar a cabo investigaciones utilizando modelos RAG.
6. Analistas de negocios
   • Beneficios: Mejore su capacidad para obtener información empresarial avanzada mediante la creación de flujos de trabajo de análisis de datos eficientes utilizando DAIANA STUDIO y aplicaciones RAG.
   • Destinatarios: Analistas que proporcionan conocimientos empresariales basados en datos.
   • Habilidades requeridas: Análisis de datos, visualización de datos, extracción de conocimientos empresariales.
   • Qué obtendrá: Métodos para construir flujos de trabajo de análisis de datos utilizando DAIANA STUDIO, mejora de los conocimientos empresariales utilizando aplicaciones RAG.
7. Gerentes de TI/Gerentes de proyectos
   • Ventajas: Optimice los proyectos de ciencia de datos utilizando DAIANA STUDIO y adquiera un profundo conocimiento sobre la creación y gestión de aplicaciones RAG.
   • Destinatarios: Gestores que supervisan proyectos de ciencia de datos o aprendizaje automático.
   • Habilidades esperadas: Gestión de proyectos, conocimientos básicos de ciencia de datos.
   • Qué obtendrá: Métodos para optimizar proyectos utilizando DAIANA STUDIO, conocimientos sobre la creación y gestión de aplicaciones RAG.

Requisitos previos

Conocimientos y condiciones previos Para comprender y utilizar eficazmente este libro, es deseable que los lectores cumplan los siguientes requisitos previos de conocimientos y condiciones:

1. Fundamentos de programación
   • Conocimientos necesarios: Experiencia en programación, principalmente en Python o NodeJS. Comprensión de los tipos de datos básicos, las estructuras de control (sentencias if, bucles), las funciones y la programación orientada a objetos.
   • Motivo: Dado que los ejemplos de código y los archivos de configuración de DAIANA STUDIO y LangChain están escritos principalmente en NodeJS, es necesario tener conocimientos básicos de Python o NodeJS.
2. Conocimientos básicos de ciencia de datos
   • Conocimientos necesarios: Comprensión del preprocesamiento de datos (limpieza, transformación), análisis de datos y estadística básica.
   • Motivo: El desarrollo de aplicaciones LLM implica el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos de texto, por lo que es esencial tener conocimientos básicos de ciencia de datos.
3. Fundamentos del aprendizaje automático
   • Conocimientos necesarios: Familiaridad con los conceptos del aprendizaje automático (entrenamiento, pruebas, validación) y los principales algoritmos (regresión lineal, árboles de decisión, agrupamiento). -Motivo: Al utilizar DAIANA STUDIO para aprovechar LLM, es fundamental comprender el proceso de entrenamiento y evaluación de los modelos de aprendizaje automático.
4. Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP)
   • Conocimientos necesarios: Comprensión de los conceptos de PLN (tokenización, stemming, TF-IDF) y experiencia con las principales herramientas y bibliotecas de PLN (NLTK, spaCy, transformers).
   • Motivo: El libro se centra en el desarrollo de aplicaciones utilizando LLM, por lo que es beneficioso tener conocimientos básicos de PLN.
5. Conocimientos básicos de desarrollo web
   • Conocimientos necesarios: dominio de las tecnologías fundamentales de desarrollo web (HTML, CSS, JavaScript) y comprensión y experiencia con las API.
   • Motivo: estos conocimientos son necesarios para desarrollar la interfaz de las aplicaciones creadas con DAIANA STUDIO y para gestionar el intercambio de datos a través de las API.
6. Fundamentos de las bases de datos
   • Conocimientos necesarios: Comprensión de los fundamentos de SQL, diseño y gestión de bases de datos, y experiencia con los principales sistemas de bases de datos (MySQL, PostgreSQL, SQLite).
   • Motivo: DAIANA STUDIO suele implicar el uso de bases de datos para almacenar y gestionar datos, lo que requiere un conocimiento de las operaciones fundamentales de las bases de datos.

Al cumplir con estos requisitos previos de conocimientos y condiciones, los lectores podrán comprender fácilmente el contenido de este libro y utilizar eficazmente DAIANA STUDIO para crear aplicaciones LLM.