Construye tu propia app AutoGPT con LangChain en 25 minutos

Construye tu propia app AutoGPT con LangChain en 25 minutos

Tabla de contenidos

• Introducción
• El auge de los modelos de lenguaje
• El potencial de Lang Chain
• Cómo construir tu propio modelo de Auto GPT
• Paso 1: Crear los archivos necesarios
• Paso 2: Instalar las dependencias
• Paso 3: Configurar la aplicación con Streamlit y Lang Chain
• Paso 4: Crear el título del video con un Prompt template
• Paso 5: Generar el guión del video con otro prompt template
• Paso 6: Agregar memoria para almacenar la historia de las conversaciones
• Paso 7: Utilizar herramientas como la API de Wikipedia
• Conclusiones y pasos futuros

🚀 Cómo construir tu propio modelo de Auto GPT

En la actualidad, los modelos de lenguaje como GPT están revolucionando el ámbito del software. Cada vez más startups están adoptando rápidamente esta tecnología, integrando modelos de lenguaje basados en machine learning en sus productos y servicios. Grandes empresas como Wolfram Alpha, Khan Academy y Salesforce ya están utilizando modelos de lenguaje para mejorar sus sistemas. Incluso Bloomberg ha llevado esto un paso más allá y ha creado su propio modelo GPT personalizado. Ante esta realidad, es natural que te preguntes por qué no estás haciendo lo mismo. En este video, te explicaré por qué es el momento ideal para construir tu propio modelo de Auto GPT y te mostraré cómo hacerlo utilizando el increíble framework de Lang Chain.

Introducción

Los modelos de lenguaje automatizados, como GPT, están revolucionando la forma en que se desarrolla el software en la actualidad. Cada vez más empresas están aprovechando estos modelos basados en machine learning para mejorar sus productos y servicios. Sin embargo, hasta hace poco, construir, entrenar y poner en producción estos modelos era una tarea compleja que requería de equipos de ingenieros de máquinas de aprendizaje. Esta inversión resultaba inalcanzable para la mayoría de las empresas. Afortunadamente, frameworks como Lang Chain han simplificado enormemente este proceso y han hecho que sea mucho más fácil comenzar a trabajar con grandes modelos de lenguaje. En este video, te mostraré cómo utilizar Lang Chain y Streamlit para construir tu propio modelo de Auto GPT y crear una aplicación que genere títulos y guiones para videos de YouTube.

El auge de los modelos de lenguaje

En la actualidad, los modelos de lenguaje basados en machine learning, como GPT, están en el centro de atención de la industria del software. Cada vez más empresas, desde startups emergentes hasta gigantes como Salesforce y Bloomberg, están adoptando estos modelos para potenciar sus productos y servicios. ¿Pero por qué tantas organizaciones están recurriendo a los modelos de lenguaje? La respuesta está en su capacidad para comprender y generar texto de forma autónoma y coherente. Estos modelos son capaces de procesar grandes cantidades de datos y, a partir de ellos, generar texto nuevo en función de los patrones y estructuras que han aprendido. Esto los convierte en herramientas poderosas para abordar una amplia variedad de tareas, incluyendo la generación de contenido.

El potencial de Lang Chain

En la era de los modelos de lenguaje, Lang Chain se ha destacado como uno de los frameworks más potentes y versátiles disponibles. Con Lang Chain, los desarrolladores pueden aprovechar grandes modelos de lenguaje de marcas como OpenAI, Hugging Face y Cohere, y combinarlos con sus propias fuentes de datos y herramientas personalizadas. Esto permite crear aplicaciones que pueden interactuar con el mundo exterior y acceder a servicios como Wikipedia y Google Search. Además, Lang Chain proporciona módulos como prompts, indexes, memory, chains y agents, que facilitan el manejo y la organización de los datos. Con este framework, es posible construir modelos GPT personalizados y agregar funcionalidades únicas a las aplicaciones.

Cómo construir tu propio modelo de Auto GPT

¿Te gustaría construir tu propio modelo de Auto GPT y comenzar a generar títulos y guiones para videos de YouTube? ¡Estás en el lugar indicado! En este video, te mostraré paso a paso cómo utilizar el framework de Lang Chain junto con Streamlit para construir una aplicación que genere contenido de forma automática. En primer lugar, necesitarás crear los archivos necesarios. En este caso, deberás crear un archivo llamado "apikey.py" y otro llamado "app.py". En el archivo "apikey.py", deberás definir una variable llamada "API_KEY" y asignarle el valor de tu clave de la API de OpenAI. En el archivo "app.py", importarás las dependencias necesarias y configurarás la aplicación utilizando Streamlit y Lang Chain.

Paso 1: Crear los archivos necesarios

En este paso, crearás dos archivos: "apikey.py" y "app.py". El archivo "apikey.py" contendrá tu clave de API de OpenAI, mientras que el archivo "app.py" contendrá el código principal de tu aplicación.

# Código del archivo apikey.py
API_KEY = "tu_clave_de_api_aquí"

# Código del archivo app.py
import streamlit as st
from langchain.llms import openAI
from langchain.prompts import prompt_template

# Configurar la clave de la API
API_KEY = openAI(api_key="apikey.py")

# Definir el template del prompt
template = prompt_template("Escribe un título para tu video de YouTube: {title}")

# Crear la aplicación
st.title("Auto GPT: Generador de títulos y guiones para videos de YouTube")
prompt = st.text_input("Ingresa el tema de tu video:")
prompt = template.render(title=prompt)

# Generar el título del video con GPT
title = API_KEY.run(prompt)

# Generar el guión del video con GPT
script = API_KEY.run(template.render(title=title))

# Mostrar los resultados
st.write("Título del video:")
st.write(title)

st.write("Guion del video:")
st.write(script)

Paso 2: Instalar las dependencias

En este paso, deberás instalar las dependencias necesarias para ejecutar la aplicación. Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos:

pip install streamlit
pip install langchain

Paso 3: Configurar la aplicación con Streamlit y Lang Chain

En este paso, importarás las dependencias necesarias y configurarás la aplicación mediante Streamlit y Lang Chain. También crearás una interfaz de usuario sencilla para que los usuarios puedan ingresar el tema de su video.

import streamlit as st
from langchain.llms import openAI
from langchain.prompts import prompt_template

# Configurar la clave de la API
API_KEY = openAI(api_key="apikey.py")

# Definir el template del prompt
template = prompt_template("Escribe un título para tu video de YouTube: {title}")

# Crear la aplicación
st.title("Auto GPT: Generador de títulos y guiones para videos de YouTube")
prompt = st.text_input("Ingresa el tema de tu video:")
prompt = template.render(title=prompt)

Paso 4: Crear el título del video con un prompt template

En este paso, utilizarás un prompt template para generar el título del video. El template te permitirá tomar la entrada del usuario y agregarla al prompt para obtener un resultado personalizado.

# Generar el título del video con GPT
title = API_KEY.run(prompt)

Paso 5: Generar el guión del video con otro prompt template

En este paso, utilizarás otro prompt template para generar el guión del video. Al igual que antes, podrás combinar la entrada del usuario con el prompt para obtener un resultado único.

# Generar el guión del video con GPT
script = API_KEY.run(template.render(title=title))

Paso 6: Agregar memoria para almacenar la historia de las conversaciones

En este paso, utilizarás la clase de memoria de Lang Chain para agregar la capacidad de almacenar la historia de las conversaciones. Esto te permitirá tener un registro de las interacciones anteriores y utilizarlo como contexto para las respuestas futuras.

from langchain.memory import conversation_buffer

# Crear la memoria
memory = conversation_buffer()

# Agregar la historia de las conversaciones
memory.add(prompt, title, script)

# Mostrar la memoria en la interfaz de usuario
with st.expander("Historia de mensajes"):
    st.info(memory.buffer)

Paso 7: Utilizar herramientas como la API de Wikipedia

En este paso, utilizarás una herramienta adicional para ampliar la funcionalidad de tu aplicación. En este caso, utilizarás la API de Wikipedia para obtener información adicional sobre el tema del video.

from langchain.utilities import wikipedia_api_wrapper

# Crear una instancia de la API de Wikipedia
wiki = wikipedia_api_wrapper()

# Obtener información de Wikipedia sobre el tema del video
wikipedia_research = wiki.search(prompt)

# Agregar la información de Wikipedia a la memoria
memory.add(prompt, title, script, wikipedia_research)

# Mostrar la información de Wikipedia en la interfaz de usuario
with st.expander("Investigación de Wikipedia"):
    st.write(wikipedia_research)

Conclusiones y pasos futuros

En este video, hemos explorado el poderoso framework de Lang Chain y hemos construido nuestra propia aplicación de Auto GPT utilizando Streamlit. Con esta aplicación, podemos generar títulos y guiones para videos de YouTube de forma automática. Hemos aprendido cómo utilizar prompt templates, cómo agregar memoria a nuestras conversaciones y cómo incorporar herramientas como la API de Wikipedia. Sin embargo, esto es solo el comienzo. Hay muchas más funciones y herramientas disponibles en Lang Chain que podemos explorar en el futuro. Espero que este video te haya ayudado a comprender el potencial de los modelos de lenguaje y cómo puedes utilizarlos en tus propios proyectos. ¡Buena suerte y a seguir construyendo!