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Cómo implementar la llamada a herramientas con LangSmith (Paso a Paso)

Cómo Implementar Llamadas a Herramientas con LangSmith

Estamos creando una implementación de llamadas a herramientas que conecta varias APIs y servicios, haciendo que tu aplicación sea más eficiente y receptiva. Este método es particularmente relevante hoy en día, ya que las empresas se enfrentan a la necesidad de ciclos de desarrollo más rápidos.

Requisitos Previos

  • JavaScript ES6+
  • Node.js 14+
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    CrewAI vs PydanticAI: ¿Cuál es mejor para startups?

    CrewAI vs PydanticAI: ¿Cuál elegir para las startups?

    CrewAI tiene 46,953 estrellas en GitHub, mientras que PydanticAI cuenta con 15,696. Pero, sinceramente, las estrellas no son lo único a considerar al elegir entre los dos para la pila de desarrollo de una startup.

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    7 Errores de Seguridad de Agentes de IA que Cuestan Dinero Real

    7 errores de seguridad de agentes de IA que cuestan dinero real
    He visto fallar 12 implementaciones de agentes de IA en producción este mes. Los 12 cometieron los mismos 7 errores. Es una situación alarmante, dado que el costo promedio de una violación de datos para las empresas es de aproximadamente $4.24 millones en 2021 (ver IBM). La seguridad para los agentes de IA no es solo opcional; es esencial

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    Cómo Implementar Llamadas a Herramientas con TGI (Paso a Paso)

    Cómo implementar la llamada a herramientas con TGI

    Estamos construyendo un sistema que llama a herramientas externas utilizando TGI (Text Generation Inference) para cerrar la brecha entre la salida generada por IA y las API del mundo real.

    Requisitos previos

  • Python 3.11+
  • pip install TGI library
  • Familiaridad con las API REST
  • Básico
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    LangSmith vs Arize: ¿Cuál elegir para startups?

    LangSmith vs Arize: ¿Cuál elegir para startups?

    LangSmith y Arize son dos nombres emergentes en el mundo de la observabilidad y plataformas de gestión de modelos de lenguaje, pero sorprendentemente, no hay datos públicos en GitHub sobre LangSmith y, en el caso de Arize, los repositorios son privados o tienen un alcance limitado. Aún así, a nivel de startups, esta falta de código abierto

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