#Large Language Model (LLM)

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Un modelo de lenguaje extenso (LLM por sus siglas en inglés) es un modelo de inteligencia artificial diseñado para comprender y generar texto similar al humano basado en grandes cantidades de datos de entrenamiento.

Nos han desbordado las previsiones. Así que, ante el éxito de asistencia y todos los comentarios recibidos, os anuncio una nueva convocatoria extraordinaria del curso: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG. ¡Mantenemos el precio promocional reducido! (plazas limitadas).

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Las preguntas de atención al cliente pueden abarcar datos estructurados (pedidos, productos 🗃️), conocimiento no estructurado (docs/FAQs 📚) y otros sistemas integrados (actualizaciones de envío 🚚). En este post vamos a construir un agente de IA compacto que cubre los tres—usando:

  • 🧠 Python + smolagents para orquestar el “cerebro” del agente
  • 🧰 InterSystems IRIS para SQL, Búsqueda Semántica (RAG) e Interoperabilidad (una API de seguimiento de envío simulada)

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Si queréis saber por ejemplo si ya está implementada una clase sobre un tema en concreto, ahora es posible haciendo una simple pregunta en lenguaje natural. Descargad y ejecutad la aplicación https://openexchange.intersystems.com/package/langchain-iris-tool para conocer todo sobre vuestras clases de proyecto en un chat.

Instalación:

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En el artículo anterior vimos cómo construir un agente de IA de atención al cliente con smolagents e InterSystems IRIS, combinando SQL, RAG con búsquedas vectoriales e interoperabilidad.

En ese caso, utilizamos modelos en la nube (OpenAI) para el LLM y los embeddings.

En esta ocasión daremos un paso más: ejecutar el mismo agente, pero con modelos locales gracias a Ollama.

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¡Acabo de caer en la cuenta de que nunca terminé esta serie de artículos!

GIF de Shame On You Meme | Tenor

En el artículo de hoy vamos a echar un vistazo a la producción que se encarga de extraer los diagnósticos en CIE-10 más similares a nuestro texto, de tal forma que podamos seleccionar la opción más adecuada desde nuestro frontend.

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