Dec '24 • 🤖IA
Mapa de ruta Aprendizaje Agentes IA
Hola! Vi en Linkedin este artículo recomendado por el director de Make (su autor es Rakesh Gohel) y se los quiero compartir porque lo encontré claro y útil. Está con traducción automática al español. Copio textual:
Muchos de ustedes pidieron recientemente una hoja de ruta de aprendizaje de AI Agent.
Aquí está mi sugerencia completa.
Los agentes de IA son las nuevas tendencias de IA del futuro
Sin embargo, empezar a utilizar los agentes de IA puede ser un poco abrumador.
Aquí os adjunto una breve hoja de ruta para que comiences.
📌 Nivel 1: Aprender los conceptos básicos de GenAI y RAG
1. Introducción a GenAI
- Conceptos clave a aprender:
a. Visión general de la IA generativa y sus aplicaciones.
b. Diferencias entre IA generativa y tradicional.
c. Modelos generativos y sus consideraciones éticas (por ejemplo, sesgo).
2. Conceptos básicos de los LLM
- Conceptos clave a aprender:
a. Arquitectura de transformadores y mecanismos de atención.
b. Tokenización e incrustaciones.
3. Conceptos básicos de la ingeniería de avisos
- Conceptos clave a aprender:
a. Usar indicaciones de disparo cero, de pocos disparos y de cadena de pensamiento.
b. Técnicas como el control de temperatura para la producción de refinación.
4. Manejo y procesamiento de datos
- Conceptos clave a aprender:
a. Limpieza y estructuración de datos para entrenamiento e inferencia.
b. Técnicas de preprocesamiento como la tokenización y la normalización.
5. Introducción a los envoltorios de API
- Conceptos clave a aprender:
a. Automatización de tareas mediante llamadas a la API.
b. Conceptos básicos de las API de REST y GraphQL.
6. Elementos esenciales de RAG
- Conceptos clave a aprender:
a. Conceptos básicos de la generación aumentada de recuperación (RAG).
b. Búsqueda basada en incrustaciones con bases de datos vectoriales como ChromaDB, Milvus.
📌 Nivel 2: Aprendizaje centrado en agentes de IA
1. Introducción a los agentes de IA
- Conceptos clave para aprender
a. Interacción agente-entorno.
2. Aprende los marcos agenticos
- Conceptos clave para aprender
un. Flujos de trabajo de agentes con frameworks como LangChain.
b. Explora el low-code langflow
3. Creación de un agente de IA sencillo
- Conceptos clave para aprender
a. Creación de un agente con marco
b. Claves e integración de las API de LLM
4. Conceptos básicos del flujo de trabajo agentico
- Conceptos clave a aprender:
a. Divida las tareas en pasos lógicos y optimice la orquestación para una colaboración fluida de los agentes.
b. Aprender a implementar mecanismos robustos de recuperación de errores
c. Integrar herramientas y sistemas externos de manera efectiva.
5. Aprendiendo sobre la memoria agentica
- Conceptos clave para aprender
a. Memoria a corto plazo vs memoria a largo plazo vs memoria episódica
b. Mecanismo de almacenamiento y recuperación (vector, clave-valor, gráfico de conocimiento)
6. Fundamentos de la evaluación agentica
- Conceptos clave para aprender
a. Medición de métricas de éxito como la precisión y el tiempo de respuesta
b. Evaluar la toma de decisiones de los agentes y la retención del contexto
c. Rendimiento comparativo entre diferentes conjuntos de datos
7. Conceptos básicos de la colaboración multiagente
- Conceptos clave:
a. Estrategias de colaboración y dependencias de agentes
b. Protocolos de comunicación con los agentes
8. Aprendizaje de RAG Agentic
- Conceptos clave:
a. Manejo de contexto y memoria
b. Creación de canalizaciones agenticas
c. Bucles de retroalimentación y aprendizaje
Estos son algunos conceptos que te ayudarán a avanzar más rápido.
Incluso he adjuntado fuentes gratuitas para que comiences.
Échales un vistazo en los comentarios
¿En qué punto del camino se encuentra para crear agentes de IA?
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