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El componente Agente de IA en FlowHunt potencia tus flujos de trabajo con capacidades de toma de decisiones autónoma y uso de herramientas. Aprovecha grandes modelos de lenguaje y se conecta a diversas herramientas para resolver tareas, seguir objetivos y proporcionar respuestas inteligentes. Ideal para crear automatizaciones avanzadas y soluciones de IA interactivas.
Explora el componente Generador en FlowHunt: potente generación de texto impulsada por IA usando el modelo LLM que elijas. Crea respuestas dinámicas de chatbot combinando prompts, instrucciones opcionales del sistema e incluso imágenes como entrada, convirtiéndolo en una herramienta clave para construir flujos conversacionales inteligentes.
El componente Generador de Salida Estructurada te permite crear datos precisos y estructurados a partir de cualquier entrada utilizando tu modelo LLM elegido. Define los campos de datos exactos y el formato de salida que desees, asegurando respuestas consistentes y confiables para flujos de trabajo avanzados de IA.
Desbloquea el poder de los modelos de lenguaje personalizados con el componente LLM OpenAI personalizado en FlowHunt. Integra fácilmente tus propios modelos compatibles con OpenAI—including JinaChat, LocalAI y Prem—especificando claves API y endpoints. Ajusta configuraciones clave como temperatura y máximo de tokens, y habilita el almacenamiento en caché de resultados para flujos de trabajo de IA eficientes y escalables.
Explora los procesos de pensamiento de los Agentes de IA en esta evaluación integral de GPT-4o. Descubre cómo se desempeña en tareas como generación de contenido, resolución de problemas y escritura creativa, utilizando métricas avanzadas y análisis en profundidad. Descubre el futuro del razonamiento adaptativo y las capacidades multimodales de la IA.
Agentic RAG (Generación Aumentada por Recuperación con Agentes) es un marco de IA avanzado que integra agentes inteligentes en sistemas RAG tradicionales, permitiendo el análisis autónomo de consultas, la toma de decisiones estratégicas y la recuperación adaptativa de información para mejorar la precisión y eficiencia.
El ajuste por instrucciones es una técnica en IA que afina grandes modelos de lenguaje (LLMs) usando pares de instrucciones y respuestas, mejorando su capacidad para seguir indicaciones humanas y realizar tareas específicas.
Aprende más sobre Claude de Anthropic. Entiende para qué se utiliza, los diferentes modelos que ofrece y sus características únicas.
Descubre los costos asociados con el entrenamiento y la implementación de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como GPT-3 y GPT-4, incluyendo gastos computacionales, energéticos y de hardware, y explora estrategias para gestionar y reducir estos costos.
Aprende a crear un generador de juegos JavaScript con IA en FlowHunt utilizando el Tool Calling Agent, el nodo Prompt y el LLM de Anthropic. Guía paso a paso basada en un diagrama de flujo.
Explora las capacidades avanzadas de Llama 3.3 70B Versatile 128k como Agente de IA. Esta revisión en profundidad examina sus habilidades de razonamiento, resolución de problemas y creatividad a través de diversas tareas del mundo real.
Aprende a construir agentes de IA robustos y listos para producción con nuestra metodología integral de 12 factores. Descubre las mejores prácticas para procesamiento de lenguaje natural, gestión de contexto e integración de herramientas, y crea sistemas de IA escalables que aportan valor real al negocio.
La expansión de consultas es el proceso de mejorar la consulta original de un usuario añadiendo términos o contexto, lo que optimiza la recuperación de documentos para obtener respuestas más precisas y relevantes, especialmente en sistemas RAG (Generación Aumentada por Recuperación).
FlowHunt 2.4.1 introduce importantes nuevos modelos de IA como Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 y Stable Diffusion, ampliando tus opciones para la experimentación, creatividad y automatización en proyectos de IA.
La Generación Aumentada por Caché (CAG) es un enfoque novedoso para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) precargando conocimientos como cachés de clave-valor precomputadas, lo que permite un rendimiento de IA de baja latencia, preciso y eficiente para tareas de conocimiento estático.
La Generación de Texto con Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) se refiere al uso avanzado de modelos de aprendizaje automático para producir texto similar al humano a partir de indicaciones. Descubre cómo los LLMs, impulsados por arquitecturas transformer, están revolucionando la creación de contenido, chatbots, traducción y mucho más.
Aprende más sobre el modelo Grok de xAI, un avanzado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubre su acceso a datos en tiempo real, características clave, benchmarks, casos de uso y cómo se compara con otros modelos de IA.
La IA está revolucionando el entretenimiento, mejorando los videojuegos, el cine y la música mediante interacciones dinámicas, personalización y evolución de contenido en tiempo real. Potencia juegos adaptativos, NPCs inteligentes y experiencias personalizadas, transformando la narrativa y el compromiso.
Descubre cómo los investigadores del MIT están impulsando los grandes modelos de lenguaje (LLM) con nuevos hallazgos sobre las creencias humanas, novedosas herramientas de detección de anomalías y estrategias para alinear los modelos de IA con las expectativas de los usuarios en diversos sectores.
LangChain es un framework de código abierto para desarrollar aplicaciones impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM), que facilita la integración de potentes LLM como GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI con fuentes de datos externas para aplicaciones avanzadas de PLN.
LangGraph es una biblioteca avanzada para construir aplicaciones con estado y múltiples actores utilizando Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs). Desarrollada por LangChain Inc, amplía LangChain con capacidades computacionales cíclicas, permitiendo comportamientos complejos similares a agentes y flujos de trabajo con humanos en el ciclo.
FlowHunt admite docenas de modelos de IA, incluidos los modelos Claude de Anthropic. Aprende a usar Claude en tus herramientas de IA y chatbots con configuraciones personalizables para respuestas adaptadas.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de IA, incluidos los revolucionarios modelos DeepSeek. Aquí te mostramos cómo usar DeepSeek en tus herramientas y chatbots de IA.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de IA, incluyendo Google Gemini. Aprende a usar Gemini en tus herramientas y chatbots de IA, alterna entre modelos y controla configuraciones avanzadas como tokens y temperatura.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos Llama de Meta. Aprende cómo integrar Llama en tus herramientas y chatbots de IA, personalizar ajustes como máximo de tokens y temperatura, y optimizar flujos de trabajo potenciados por IA.
FlowHunt admite docenas de modelos de texto de IA, incluidos los modelos de Mistral. Aquí te explicamos cómo usar Mistral en tus herramientas de IA y chatbots.
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de OpenAI. Aquí te mostramos cómo usar ChatGPT en tus herramientas de IA y chatbots.
FlowHunt admite docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de xAI. Aquí te mostramos cómo usar los modelos de xAI en tus herramientas y chatbots de IA.
Descubre cómo FlowHunt utilizó el one-shot prompting para enseñar a los LLMs a encontrar e incrustar videos relevantes de YouTube en WordPress. Esta técnica garantiza embeds perfectos en iframes, ahorrando tiempo y mejorando la calidad del contenido del blog.
Perplexity AI es un motor de búsqueda avanzado potenciado por IA y una herramienta conversacional que aprovecha el PLN y el aprendizaje automático para ofrecer respuestas precisas y contextuales con citas. Ideal para investigación, aprendizaje y uso profesional, integra múltiples modelos de lenguaje grandes y fuentes para una recuperación de información precisa y en tiempo real.
En el ámbito de los LLM, un prompt es el texto de entrada que guía la salida del modelo. Aprende cómo los prompts efectivos, incluyendo técnicas zero-shot, one-shot, few-shot y chain-of-thought, mejoran la calidad de las respuestas en los modelos de lenguaje de IA.
Reduce las alucinaciones de la IA y garantiza respuestas precisas de tu chatbot utilizando la función de Programación de FlowHunt. Descubre los beneficios, casos de uso prácticos y una guía paso a paso para configurar esta poderosa herramienta.
La Respuesta a Preguntas con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina la recuperación de información y la generación de lenguaje natural para mejorar los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al complementar las respuestas con datos relevantes y actualizados de fuentes externas. Este enfoque híbrido mejora la precisión, relevancia y adaptabilidad en campos dinámicos.
Un token en el contexto de los modelos de lenguaje grandes (LLM) es una secuencia de caracteres que el modelo convierte en representaciones numéricas para un procesamiento eficiente. Los tokens son las unidades básicas de texto utilizadas por LLMs como GPT-3 y ChatGPT para comprender y generar lenguaje.
