Todas las Inteligencias Artificiales, y en especial el modelo GPT, despiertan mucho interés en nosotros. Por eso en un principio, hicimos el curso de DeepLearning.AI: "Prompt Engineering for Developers". Luego, estudiamos la API del modelo y por último decidimos probar su potencia en un proyecto que habíamos desarrollado recientemente.

Primeros pasos

1) Identificar, según el alcance de la IA, las funcionalidades que mejor se adapten al proyecto.
2) Definir y confeccionar los prompts estratégicos para cada caso.
3) Elegir la temperatura según la necesidad de respuesta. Teniendo en cuenta que al usar valores bajos, las respuestas son más precisas pero menos creativas, y al usar valores altos, las respuestas son variadas pero imprecisas.
4) Considerar el tipo de estructura de datos que devuelve la API en cada solicitud para poder manipularla de forma correcta.

Features incorporadas

El sitio permite que el usuario interactúe de dos formas:
- Realizando un posteo luego de haber experimentado el servicio.
- Enviando un mensaje de contacto a la empresa a través de un formulario de contacto.
Esta información la procesamos desde nuestro BackEnd con GPT y le pedimos implementar 4 funcionalidades que luego reflejamos en el panel del administrador.

⇢ RESUMEN del texto en 3 palabras, para facilitar la visibilidad e identificar rápidamente la idea principal.
⇢ Identificar el IDIOMA y TRADUCIRLO en caso de ser necesario.
⇢ Evaluar el SENTIMIENTO del texto, y en el caso de ser negativo, tener un llamado a la acción por parte de los administradores.
⇢ Reconocer si un mensaje necesita o no una RESPUESTA y agilizar la misma.
⇢ Corrección de GRAMÁTICA y ORTOGRAFÍA.

Integrantes

› Felipe Jure
› Meyer Lucía