Microsoft lanza TypeChat una biblioteca de IA que facilita la creación de interfaces de lenguaje natural utilizando tipos.

Microsoft lanza TypeChat, una biblioteca de IA para crear interfaces de lenguaje natural con tipos.

La biblioteca TypeChat de Microsoft es un intento de facilitar la creación de interfaces de lenguaje natural basadas en tipos para modelos de lenguaje grandes (LLMs, por sus siglas en inglés). TypeChat es un proyecto de GitHub que tiene como objetivo cerrar la brecha entre las API, los esquemas de aplicaciones y el lenguaje natural a través de TypeScript y la IA generativa. TypeChat obtiene respuestas de IA estructuradas y seguras mediante el uso de las definiciones de tipo de la aplicación. Anders Hejlsberg, un miembro técnico de alto nivel de Microsoft y líder del equipo de desarrollo de C# y TypeScript, presentó TypeChat el 20 de julio para abordar el desafío de crear interfaces de lenguaje natural para aplicaciones que se basan en árboles de decisiones complejos para deducir la intención del usuario y recopilar los datos necesarios para tomar acción.

TypeChat es una biblioteca que simplifica el proceso de creación de NLUs (Natural Language Understanding) con tipos. Hasta hace poco, desarrollar interfaces que funcionaran con lenguaje natural era un desafío. Estas aplicaciones solían utilizar árboles de decisiones elaborados para deducir la intención del usuario y recopilar datos relevantes para su posterior procesamiento. Gracias a los modelos de lenguaje grandes (LLMs), ahora es mucho más sencillo tomar el lenguaje natural del usuario y relacionarlo con su intención. Sin embargo, esto ha llevado a nuevos desafíos, como garantizar la validez de la respuesta del modelo y aplicar las restricciones de seguridad necesarias a la salida del modelo. Sin embargo, la curva de aprendizaje para la ingeniería de indicaciones es severa y la fragilidad de la indicación aumenta con su crecimiento, incluso si el objetivo es solucionar estos problemas.

Los desarrolladores de TypeChat afirman que este producto puede reemplazar eficazmente la ingeniería de indicaciones con la ingeniería de esquemas. Los desarrolladores pueden definir como tipos las intenciones que se pueden utilizar con una aplicación de lenguaje natural. Esto puede ser tan simple como un sistema para etiquetar emociones o tan sofisticado como un conjunto de categorías para una tienda de música digital.

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TypeChat toma los tipos definidos por el desarrollador y los utiliza para construir una indicación para el LLM, la cual luego se verifica para asegurarse de que cumple con el esquema. Cuando la validación falla, se interactúa nuevamente con el modelo de lenguaje para corregir la salida y que se ajuste al esquema. TypeChat también resume la situación y verifica que corresponda a las expectativas del usuario.

Los desarrolladores de TypeChat han afirmado que el reciente “arrebato de emoción” por los LLMs ha planteado numerosas preguntas. El caso de uso más obvio para estos modelos ha sido los chatbots. Sin embargo, se han planteado preguntas sobre cómo incorporarlos a interfaces de aplicaciones preexistentes, como complementar las UI tradicionales con interfaces de lenguaje natural o utilizar la IA para convertir una solicitud del usuario en un formato en el que las aplicaciones puedan operar. El propósito de TypeChat es abordar estos problemas.

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