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ContenidoOpenAI Versus ProjectPrompt Engineering en el desarrollo web | Uso de LangChain y plantillas con OpenAI

Prompt Engineering en el desarrollo web | Uso de LangChain y plantillas con OpenAI

Continuando con nuestra serie sobre la creación de aplicaciones web que incorporan herramientas de IA, @heyAustinGil se sumerge en el concepto de ingeniería de avisos. Austin demuestra cómo se pueden utilizar plantillas de avisos para agilizar y gestionar el uso de avisos de IA en el desarrollo de aplicaciones web.

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Capítulos:
0:00 Introducción
0: 34 Modificar la interfaz de usuario
4: 25 Definir las propiedades de los componentes de entrada
8:05 Heredar atributos del área de texto
11: 28 Añadir aria-value
13: 19 Crear global.d.ts
15: 50 Crear Bot Oponente
16:30 Añadir la IA y el contexto
23:40 Perfeccionar las instrucciones
24: 20 ¿Qué son las fichas?
26:30 Valores de temperatura
27: 40 Perfeccionar las instrucciones
29: 10 Presentación de LangChain
35:00 Animación del resultado ganador
40: 20 Añadir RegEx para Formatear la Respuesta Ganadora
43: 40 Insertar Recolector de Consultas
45:30 Insertar clase Rainbow
46:30 Instalar party-js
47:50 Probar la aplicación
49: 20 Conclusión

Sigue la evolución en GitHub de Austin.
Consulta la documentación deQwik.js.
ConsultaOpenAI Docs.
Más informaciónsobre Fetch API.
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#AkamaiDeveloper #openai #qwikjs #nodejs
Producto: Desarrollador Akamai, OpenAI, Qwik.js, ChatGPT; @heyAustinGil

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  4. Harry del canal de YouTube Code with Harry junto a los logotipos de NGINX, Django y uWSGI, situados bajo el texto Deploy Scalable Apps.

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    En este vídeo, @CodeWithHarry explica cómo desplegar una aplicación Django en Linode utilizando NGINX y uWSGI para crear software escalable.
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