{"id":9318,"date":"2024-04-15T10:08:15","date_gmt":"2024-04-15T13:08:15","guid":{"rendered":"https:\/\/centroredes.org.ar\/?p=9318"},"modified":"2025-04-18T10:08:36","modified_gmt":"2025-04-18T13:08:36","slug":"chatbot-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/centroredes.org.ar\/index.php\/chatbot-4\/","title":{"rendered":"Chatbot personalizado con LangChain y Groq"},"content":{"rendered":"

Chatbot –
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Docentes a cargo:\u00a0 Dr. Gustavo Gonz\u00e1lez Bonorino <\/a><\/b><\/p>\n

Duraci\u00f3n: seis (6)<\/b> semanas. La carga horaria total se estima en 96 horas.<\/p>\n<\/td>\n

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Descripci\u00f3n general del curso:<\/strong><\/p>\n

ChatGPT es sin duda el producto de IA m\u00e1s conocido. La mayor\u00eda de ustedes lo han probado y han ya apreciado la habilidad de ChatGPT para dar atinadas respuestas a las m\u00e1s variadas consultas. Y quiz\u00e1s tambi\u00e9n hayan ya descubierto algunas de sus debilidades. Si le consultan sobre eventos recientes o sobre informaci\u00f3n privada, como los apuntes de este curso, ChatGPT no podr\u00e1 dar respuestas adecuadas. La raz\u00f3n de ello es sencilla: en ambos casos la informaci\u00f3n no estaba disponible al momento del entrenamiento, ya sea por confidencialidad, ya sea porque el evento tuvo lugar con posterioridad a la \u00faltima actualizaci\u00f3n de ChatGPT. La generaci\u00f3n de respuestas err\u00f3neas, o imprecisas, por parte de un modelo de lenguaje se conoce como alucinaci\u00f3n.<\/p>\n

El prop\u00f3sito de este curso es mostrarles c\u00f3mo construir un chatbot, es decir, un programa capaz de simular una conversaci\u00f3n con el usuario, que responda a consultas referidas a datos que ustedes inyectan al modelo, datos que no fueron incluidos en el entrenamiento del modelo. Un chatbot es interactivo, establece una relaci\u00f3n con el usuario. Las aplicaciones de este tipo de chatbot son m\u00faltiples. Puede distribuirse como manual de uso de un producto que su negocio vende, o como instructivo para un curso que ustedes dictan. Puede servir para r\u00e1pidamente recuperar informaci\u00f3n sobre la Constituci\u00f3n de Argentina, o sobre la informaci\u00f3n contable de su empresa. Tambi\u00e9n se emplean para gestionar la atenci\u00f3n a clientes, respondiendo a consultas sobre su negocio o empresa, o sobre los requisitos para comprar un autom\u00f3vil. Y as\u00ed siguiendo …<\/p>\n

Nuestro chatbot emplear\u00e1 un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) como motor del procesamiento de los datos. Durante el desarrollo de los LLM se descubri\u00f3 que son capaces de aprender sobre datos nuevos. Dicha capacidad se implementa mediante un proceso denominado RAG (Retrieval Augmented Generation), libremente traducido como generaci\u00f3n de respuestas por recuperaci\u00f3n de texto aumentada. Gran parte del curso se dedica a explicar c\u00f3mo se construye un sistema RAG y el resto a aplicarlo en la construcci\u00f3n de chatbots. Al concluir el curso habr\u00e1n incorporado varios ejemplos de chatbots que podr\u00e1 adaptar a requerimientos particulares.<\/p>\n

Destinatarios:<\/strong><\/p>\n

Son potenciales interesados quienes puedan imaginar una aplicaci\u00f3n para un chatbot conversacional que responda consultas que ChatGPT no puede responder.<\/span><\/p>\n\n\n\n
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Modalidad:<\/strong><\/p>\n

El curso es fuertemente pr\u00e1ctico. Videos complementados con scripts en cuadernos Jupyter, y ejercicios de codificaci\u00f3n les guiar\u00e1n hacia la construcci\u00f3n de un chatbot adaptado a sus requerimientos, en seis semanas.<\/span><\/p>\n

Quienes deseen un certificado con calificaci\u00f3n num\u00e9rica deben presentar un Proyecto Personal al finalizar el curso.<\/span><\/p>\n

Se ofrecen dos reuniones sincr\u00f3nicas en horario a convenir, para brindar orientaci\u00f3n y para aclarar dudas sobre el Proyecto Personal.<\/span><\/p>\n

El acceso al material del curso permanece abierto por unos seis meses despu\u00e9s del cierre.<\/span><\/p>\n<\/td>\n