¡Hola! 👋

En la edición de hoy vamos a sumergirnos en el fascinante mundo del scraping con inteligencia artificial y te mostraremos cómo hacerlo de una manera muy fácil y económica. Además, te traemos una guía práctica para entrenar a Flux de forma sencilla, ¡sin complicaciones ni grandes costos! 🚀

Pero eso no es todo: también hemos recopilado para ti los últimos y más emocionantes proyectos de IA en GitHub. No te pierdas esta selección que puede darle un impulso increíble a tus desarrollos. ¡Vamos a explorar juntos las posibilidades ilimitadas que la IA y el open source tienen para ofrecer! 💡

🛠 Aplicación Destacada: BricksLLM

Hoy te presentamos BricksLLM, una poderosa herramienta diseñada para la gestión de APIs a nivel empresarial. Si trabajas con modelos de lenguaje grandes (LLMs) como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic o modelos open-source, esta solución te ayudará a gestionar y monitorear eficientemente tus recursos.

¿Qué es BricksLLM? 🔒

BricksLLM es un gateway de API de nivel empresarial que te permite monitorizar y aplicar límites de costos o tasa por clave API. Ofrece un control de acceso detallado y un seguimiento exhaustivo por usuario, aplicación o entorno. Ya sea que estés utilizando servicios de IA como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic o trabajando con vLLM y otros modelos open-source, BricksLLM se adapta perfectamente a tus necesidades.

🚀 Principales Características:

• Monitoreo avanzado: Supervisa en tiempo real el uso de tus recursos y ajusta los límites de tasa o costo según lo necesites.
• Control de acceso granular: Personaliza quién puede acceder a tus APIs y bajo qué condiciones, con la capacidad de aplicar políticas por aplicación, usuario o entorno.
• Compatibilidad amplia: Soporte para los principales servicios de IA, desde OpenAI hasta modelos locales.
• Optimización de costos: Mantén tus costos bajo control al limitar el uso excesivo o indebido de las API mediante restricciones personalizadas.

🌐 Caso de Uso:

Si estás implementando soluciones de IA a escala para tu empresa, BricksLLM te permitirá gestionar el acceso de manera eficiente, protegiendo tanto tus recursos como tu presupuesto. Además, puedes ofrecer diferentes niveles de servicio a tus usuarios o aplicaciones internas, asegurando un uso controlado y predecible de los recursos.

🔗 Explora el proyecto en GitHub: BricksLLM

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ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝

Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Chukowski". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

1. Chatbox 🖥️: Chatbox es una aplicación de escritorio diseñada para facilitar la interacción con modelos de lenguaje grande (LLMs) como GPT, Claude, Gemini y Ollama. Ofrece una interfaz de usuario amigable, optimizada para la productividad. Es compatible con Windows, macOS y Linux, lo que permite a los usuarios ejecutar consultas directamente en sus computadoras locales. Además, Chatbox admite características avanzadas como integración con múltiples modelos y herramientas colaborativas, haciéndolo ideal para quienes necesitan trabajar con LLMs de manera efectiva.
   https://github.com/Bin-Huang/chatbox
2. WeChaty 💬: WeChaty es un SDK de automatización conversacional diseñado para creadores de chatbots que buscan integrar sus bots en plataformas como WhatsApp, WeChat, y otros servicios de mensajería. Este proyecto de código abierto permite a los desarrolladores crear soluciones avanzadas de bots conversacionales mediante una API fácil de usar. Ofrece soporte para múltiples lenguajes de programación, lo que lo hace ideal para integraciones multiplataforma y en diferentes lenguajes.
   https://github.com/wechaty/wechaty
3. LLaVA 👁️: LLaVA es un modelo multimodal que combina capacidades avanzadas de procesamiento de imágenes y texto, orientado a emular las capacidades de GPT-4V. LLaVA es capaz de realizar ajustes de instrucción visuales, lo que lo convierte en una herramienta potente para tareas como reconocimiento de imágenes y la creación de experiencias interactivas más ricas. Este proyecto está diseñado para aplicaciones avanzadas que requieren la comprensión de datos visuales y textuales en conjunto.
   https://github.com/haotian-liu/LLaVA
4. RAGFlow 📄: RAGFlow es un motor de generación aumentada por recuperación (Retrieval-Augmented Generation), que se especializa en la comprensión profunda de documentos. Este proyecto permite a los desarrolladores implementar flujos de trabajo que combinan la capacidad de búsqueda avanzada con la generación de texto, proporcionando respuestas precisas y contextualizadas. Es especialmente útil en entornos donde es necesario manejar grandes volúmenes de datos estructurados o documentos.
   https://github.com/infiniflow/ragflow
5. Rasa 🤖: Rasa es un framework de código abierto para la creación de asistentes conversacionales basados en inteligencia artificial. Esta herramienta permite automatizar conversaciones de texto y voz, conectándose a plataformas como Slack y Facebook. Rasa utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLU) y gestión de diálogos para mejorar la interacción del chatbot, y es ideal tanto para empresas como para desarrolladores que necesitan personalizar completamente sus asistentes de IA.
   https://github.com/RasaHQ/rasa
6. OpenAI Whisper Talk 🗣️: OpenAI Whisper Talk es una aplicación que permite conversaciones de voz basadas en las tecnologías de OpenAI, como Whisper para el reconocimiento de voz y modelos de generación de texto. La aplicación está diseñada con Nuxt, un framework basado en Vue.js, y utiliza MongoDB como sistema de almacenamiento. Además de generar respuestas de texto, la aplicación incluye capacidades de síntesis de voz, lo que la convierte en una herramienta completa para la interacción conversacional.
   https://github.com/supershaneski/openai-whisper-talk
7. ConvoStack 💼: ConvoStack es una solución plug-and-play que permite la integración rápida de widgets de chatbot en cualquier sitio web o aplicación. Además de ofrecer una implementación sencilla, ConvoStack también proporciona un backend de despliegue escalable, permitiendo a los desarrolladores crear experiencias de chatbots sin necesidad de preocuparse por la infraestructura. Utiliza tecnologías modernas como LangChain, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren flexibilidad y personalización.
   https://github.com/ConvoStack/convostack
8. OracleMind Discord Bot 🎮: Este proyecto se centra en la creación de un chatbot para Discord que utiliza la API de OpenAI (ChatGPT) para interactuar con los usuarios. OracleMind permite que los usuarios realicen preguntas, tengan conversaciones informales y hasta soliciten la generación de imágenes directamente desde Discord. Está diseñado para ofrecer una experiencia lúdica y entretenida dentro de esta plataforma de chat.
   https://github.com/venom-mancer/OracleMind-discord
9. AWS GenAI LLM Chatbot 🌐: Este proyecto proporciona una solución modular y completa para desplegar un chatbot impulsado por múltiples modelos de lenguaje (LLM) y RAG, utilizando AWS CDK en Amazon Web Services. Compatible con modelos de OpenAI, HuggingFace, Anthropic, entre otros, este chatbot es ideal para experimentación y desarrollo de soluciones IA escalables. Ofrece una arquitectura robusta para empresas que necesitan manejar múltiples fuentes de datos y modelos en sus interacciones con usuarios.
   https://github.com/aws-samples/aws-genai-llm-chatbot
10. StudentAI 📚: StudentAI es un chatbot educativo diseñado para estudiantes. Este bot proporciona respuestas sin la necesidad de prompts largos y está optimizado para ayudar a los usuarios a aprender temas complejos de manera interactiva y eficiente. Es una excelente herramienta para mejorar la experiencia de aprendizaje, permitiendo la consulta de información de manera rápida y precisa.
    https://github.com/Avadhkumar-geek/StudentAI

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En esta edición de The {AI}rtist, nos sumergiremos en el fascinante mundo de la extracción automática de datos con ayuda de la inteligencia artificial, y cómo podemos aprovechar esta tecnología para rellenar automáticamente información faltante. Si alguna vez has trabajado con scraping web, sabes que no siempre es sencillo obtener todos los datos de manera estructurada. Sin embargo, con la ayuda de herramientas modernas como Crawl4AI y modelos de lenguaje (LLMs) como GPT-4, ¡esto es totalmente posible!

👷 Extracción de Datos y Autocompletado con IA

La extracción de datos de páginas web, conocida como scraping, ha sido una técnica fundamental para recolectar información de manera automática. Sin embargo, una de las principales limitaciones de las soluciones tradicionales es que a menudo los datos vienen incompletos o desorganizados. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial para rellenar la información faltante con una precisión impresionante.

Crawl4AI, un potente scraper potenciado por IA, no solo extrae el contenido de las páginas web, sino que también genera descripciones automáticas y autocompleta campos vacíos. Este proceso se realiza mediante modelos de lenguaje como GPT-4, que son capaces de analizar el contenido extraído y generar información relevante donde no la hay.

Cómo Funciona

A continuación, explicaremos cómo puedes implementar este proceso en tus propios proyectos de scraping web con Crawl4AI y GPT-4.