Agente inteligente basado en una IA generativa para aplicaciones prácticas de métodos de análisis numérico

Abstract

En este estudio, se exploró y desarrolló un agente inteligente basado en la tecnología de IA generativa de código abierto 'LLaMA2', reconocida por su destacada competencia y versatilidad, centrándose en su aplicabilidad en la educación. Se identificó la falta de metodologías estándar para estos agentes basados en LLM, lo que llevó a la propuesta de una fusión innovadora de la metodología espiral adaptada a la investigación, desarrollo y necesidades específicas de los agentes. Este agente inteligente, específicamente un chatbot basado en un Modelo de Lenguaje a Gran Escala (LLM, Large Language Models), demostró una capacidad notable de adaptación. Uno de los hallazgos clave fue su capacidad para superar las limitaciones surgidas en su creación mediante la ingeniería de prompts. La combinación de LLM, ingeniería de prompts, Recuperación Aumentada por Generación (RAG), incrustaciones y bases de datos vectoriales se presentó como una alianza poderosa con aplicaciones en diversos sectores. El estudio concluyó que estas tecnologías representan una parte esencial del futuro de la educación y que aquellos que se involucren tempranamente en su exploración tendrán la oportunidad de innovar y transformar la educación y otros muchos sectores con el desarrollo de plataformas impulsadas por inteligencia artificial generativa. Además, se enfatizó la importancia de la privacidad y adaptabilidad al utilizar LLM de código abierto en comparación con las APIs privadas. En términos de eficiencia y capacidad para manejar el contexto de una conversación, se reconoció la superioridad de las APIs proporcionadas por grandes empresas tecnológicas; sin embargo, se alentó a investigadores y desarrolladores a colaborar y adaptarse a las tecnologías emergentes.