Aplicaciones conversacionales con LLM

Aplicaciones conversacionales con LLM

Introducción

Los modelos de lenguaje permiten crear aplicaciones conversacionales sofisticadas, capaces de comprender a los usuarios y responderles de forma natural. Este tutorial explora las distintas formas de implementar chatbots y asistentes virtuales con LLM.

Tipos de aplicaciones conversacionales

1. Chatbots

• Atención al cliente
• Soporte técnico
• Ventas y marketing
• FAQ interactiva
• Asistente personal

2. Asistentes virtuales

• Asistente personal
• Asistente de productividad
• Asistente educativo
• Asistente de salud
• Asistente financiero

3. Agentes conversacionales

• Agentes de búsqueda
• Agentes de recomendación
• Agentes de planificación
• Agentes de toma de decisiones
• Agentes de coordinación

Implementación

1. Base de conversación

from openai import OpenAI
import json
from typing import List, Dict, Any

class ConversationManager:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = OpenAI(api_key=api_key)
        self.conversation_history: List[Dict[str, str]] = []
    
    def add_message(self, role: str, content: str):
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content
        })
    
    def get_response(self, user_message: str) -> str:
        # Añadir el mensaje del usuario
        self.add_message("user", user_message)
        
        # Obtener la respuesta del modelo
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=self.conversation_history,
            temperature=0.7
        )
        
        # Extraer y guardar la respuesta
        assistant_message = response.choices[0].message.content
        self.add_message("assistant", assistant_message)
        
        return assistant_message
    
    def clear_history(self):
        self.conversation_history = []