Prompt engineering para inteligencia artificial generativa

Descripción

Domina la IA generativa con LLM y modelos de difusión

Los modelos como ChatGPT y DALL-E están revolucionando la inteligencia artificial, pero aprovechar todo su potencial puede ser un desafío. Este libro, de James Phoenix y Mike Taylor, le guía paso a paso para trabajar eficazmente con IA generativa, presentando los fundamentos del prompt engineering y su aplicación práctica.

Descubrirá principios clave transferibles entre modelos, comparaciones entre opciones como GPT-4 y alternativas de código abierto, y casos prácticos en PNL, generación de texto, imágenes y código. Una herramienta esencial para desarrolladores que buscan transformar sus proyectos y destacar en un mercado competitivo.

CONTENIDO

Prefacio
1. Los cinco principios del prompting

Visión general de los cinco principios del prompting
1.1. Visión general de los cinco principios del
prompting

1.1.1. Proporcionar orientación
1.1.2. Especificar el formato
1.1.3. Proporcionar ejemplos
1.1.4. Evaluar la calidad
1.1.5. Dividir la tarea
1.2. Resumen
2.Introducción a los modelos de lenguaje de gran
tamaño para la generación de texto
2.1. ¿Qué son los modelos de generación de texto?
2.1.1. Representaciones vectoriales: la esencia
numérica del lenguaje
2.1.2- Arquitectura transformer: orquestación de
relaciones contextuales
2.1.3. Generación probabilística de texto: el
mecanismo de decisión
2.2. Bases históricas: el auge de las arquitecturas de
transformadores
2.3. Transformadores preentrenados generativos de
OpenAI
2.3.1.GPT-3.5-turbo y ChatGPT
2.4. GPT-4
2.5. Gemini de Google
2.6. Llama de Meta y Open Source
2.7. Aprovechamiento de la cuantización y LoRA
2.8. Mistral
2.9. Anthropic: ClaudeGPT-4V(ision)
2.10. Comparación de modelos
2.11. Resumen
3. Prácticas estándar para la generación de texto con
ChatGPT
3.1. Generación de listas
3.2. Generación de listas jerárquicas
3.3. Cuando evitar el uso de expresiones regulares
3.4. Generación de JSON
3.4.1. YAML
3.5. Filtrado de payloads en YAML
3.6. Tratamiento de payloads no válidos en YAML
3.7. Generación de distintos formatos con ChatGPT
3.7.1. Datos CSV simulados
3.8. Explicarlo como si tuviera cinco años
3.9. Traducción universal mediante los LLM
3.10. Preguntar por el contexto
3.11. Desagregación de estilos del texto
3.12. Identificación de las características deseadas
del texto
3.13. Generación de contenido nuevo utilizando las
características extraídas
3.14. Extracción de características de texto
específicas mediante los LLM
3.15. Elaboración de resúmenes
3.16. Realización de resumen teniendo en cuenta las
limitaciones de la ventana contextual
3.17. División del texto en fragmentos

3.17.1. Ventajas de la segmentación de texto
3.17.2. Escenarios para la división del texto en
fragmentos
3.17.3. Mal ejemplo de segmentación
3.18. Estrategias de la división de texto en
fragmentos
3.19. Detección de oraciones con SpaCy
3.20. Creación de un algoritmo sencillo de
segmentación con Python
3.21. Fragmentado por ventana deslizante
3.22. Paquete de segmentación de texto
3.23. Segmentación de texto con Tiktoken
3.24. Codificaciones
3.24.1. Cómo comprender la tokenización de
cadenas
3.25. Estimación del uso de tokens para llamadas a la
API de chat
3.26. Análisis de sentimientos
3.26.1. Técnicas para mejorar el análisis de
sentimiento
3.26.2. Limitaciones y retos del análisis de
sentimiento
3.27. De menos a más
3.27.1. Planificación de la arquitectura
3.27.2. Codificación de funciones individuales
3.27.3. Adición de pruebas
3.27.4. Ventajas de la técnica de menos a más
3.27.5. Retos de la técnica de menos a más
3.28. Role prompting
3.29. Ventajas del role prompting
3.30. Retos del role prompting
3.31. Cuando utilizar el role prompting
3.32. Tácticas del prompting de GPT
3.32.1. Evitación de alucinaciones con referencias
3.32.2. Concesión a los GPT de “Tiempo para
pensar”
3.32.3. Táctica del monólogo interior
3.32.4. Autoevaluación de respuestas de LLM
3.33. Clasificación con LLM
3.34. Creación de un modelo de clasificación
3.35. Voto mayoritario para la clasificación
3.36. Evaluación de criterios
3.37. Meta prompting
3.38. Resumen
4. écnicas avanzadas para la generación de texto con
LangChain
4.1. Introducción a LangChain
4.1.1.Configuración del entorno
4.2. Modelos de chat
4.3. Modelos de chat en streaming
4.4. Creación de múltiples generaciones LLM
4.5. Plantillas de prompt de LangChain
4.6. Lenguaje de expresión LangChain (LCEL)
4.7. Uso de Prompt
4.8. Template con modelos de chat

4.9. Analizadores de salida
4.10. Evaluaciones de LangChain
4.11. Llamadas a funciones en OpenAI
4.12. Llamadas a funciones en paralelo
4.13. Llamadas a funciones en LangChain
4.14. Extracción de datos con LangChain
4.15. Planificación de consultas
4.16. Creación de plantillas de prompt de pocos
elementos
4.16.1. Creación con un número fijo de ejemplos
4.16.2. Formateado de los ejemplos
4.16.3. Selección de ejemplos de pocos elementos
por longitud
4.17., Limitaciones con ejemplos de pocos elementos
4.18. Almacenamiento y carga de prompts LLM
4.19. Conexión de datos
4.20. Cargadores de documentos
4.21. Divisores de texto
4.22. División de texto por longitud y tamaño del
token
4.23. División de texto con división recursiva de
caracteres
4.24. Descomposición de tareas
4.25. Encadenamiento de prompts
4.25.1. Cadena secuencial itemgetter y extracción
de claves de diccionario
4.25.2. Estructuración de cadenas LCEL
4.25.3. Cadenas de documentos Stuff
4.25.4. Refinamiento
4.25.5. Map reduce
4.25.6. Map re-rank
4.26. Resumen
5. Bases de datos vectoriales con FAISS y Pinecone
5.1. Generación mejorada por recuperaciones (RAG)
5.2. Introducción a los embeddings
5.3. Carga de documentos
5.4. Recuperación de memoria con FAISS
5.5. RAG con LangChain
5.6. Bases de datos vectoriales alojadas con Pinecone
5.7. Consulta automática
5.8. Mecanismos alternativos de recuperación
5.9. Resumen
6. Agentes autónomos con memoria y herramientas
6.1. Cadena de razonamiento
6.2. Agentes Reason and Act (ReAct)
6.2.1. Implementación de Reason and Act
6.2.2. Utilización de las herramientas
6.3. Utilización de los LLM como API (Funciones
OpenAI)
6.4. Comparación entre las funciones OpenAI y ReAct
6.4.1. Casos de uso de las funciones de OpenAI
6.4.2. ReAct
6.4.3. Casos de uso de ReAct

6.5. Paquetes de herramientas para agentes
6.6. Personalización de los agentes estándar
6.7. Agentes de aduanas en LCEL
6.8. Comprensión y uso del contenido de la memoria
6.8.1. Memoria a largo plazo
6.8.2. Memoria a corto plazo
6.8.3 Memoria a corto plazo en agentes de
conversación QA
6.9. Memoria en LangChain
6.9.1. Preservación del estado
6.9.2. Consulta al estado
6.9.3. ConversationBufferMemory
6.10. Otros tipos populares de memoria en
LangChain
6.10.1. ConversationBufferWindowMemory
6.10.2. ConversationSummaryMemory
6.10.3. ConversationSummaryBufferMemory
6.10.4. ConversationTokenBufferMemory
6.11. Agentes de funciones de OpenAI con memoria
6.12. Frameworks de agentes avanzados
6.12.1. Agentes de planificación y ejecución
6.12.2. Árbol de razonamiento
6.13. Callbacks (Funciones de retorno)
6.13.1. Callbacks globales (constructor)
6.13.2. Callbacks específicos de solicitud
6.13.3. El argumento Verbose
6.13.4. ¿Cuándo utilizar Which?
6.13.5. Recuento de tokens con LangChain
6.14. Resumen
7. Introducción a los modelos de difusión para la
generación de imágenes
7.1. DALL-E de OpenAI
7.2. Midjourney
7.3. Stable Diffusion
7.4. Gemini de Google
7.5. Texto a vídeo
7.6. Comparación de modelos
7.7. Resumen
8. Prácticas estándar para la generación de imágenes
con Midjourney
8.1. Modificadores de formato
8.2. Modificadores de estilos artísticos
8.3. Prompt engineering inversa
8.4. Impulsores de la calidad
8.5. Prompts negativos
8.6. Términos ponderados
8.7. Prompting con una imagen
8.8. Inpainting (Retoque de imágenes)
8.9. Outpainting (Ampliación de imágenes)
8.10. Personajes consistentes
8.11. Reescritura de prompts
8.12. Desagregación de memes
8.13. Mapeo de memes

8.14. Análisis de prompts
8.15. Resumen
9. Técnicas avanzadas de generación de imágenes con
Stable Diffusion
9.1. Ejecución de Stable Diffusion
9.2. Interfaz web de usuario AUTOMATIC1111
9.3. Img2Img
9.4. Escalado de imágenes
9.5. Interrogate CLIP
9.6. Inpainting y outpainting en SD
9.7. ControlNet
9.8. Modelo de segmentación de todo por segmentos
(SAM)
9.9. Ajuste fino de DreamBooth

9.10. Refinador XL de Stable Diffusion
9.11. Resumen
10. Creación de aplicaciones potenciadas por IA
10.1. Redacción de blogs con IA
10.2. Investigación del tema
10.3. Entrevista con expertos
10.4. Generación del esquema
10.5. Generación de texto
10.6. Estilo de escritura
10.7. Optimización del título
10.8. Imágenes de blogs con IA
10.9. Interfaz de usuario
10.10. Resumen