El ganador del primer Hack de la aplicación Microsoft AI Chat lleva la exploración de la IA al siguiente nivel

Microsoft acaba de anunciar el ganador de su primer AI Chat App Hack , un evento virtual que desafió a los desarrolladores de todo el mundo a crear aplicaciones utilizando RAG (Generación Aumentada de Recuperación); El evento se llevó a cabo entre el 29 de enero y el 12 de febrero, pero el ganador y los finalistas se anunciaron el 27 de febrero.

El ganador de esta primera edición del AI Chat App Hack, que se lleva a casa 500 dólares, es el proyecto DocAssistant.Swaggy que, según Microsoft, lleva la exploración de la IA al siguiente nivel.

En otras palabras, el proyecto es capaz de vincular diferentes API utilizando múltiples formas de interacción, como texto o comandos de voz, y podrá generar respuestas amigables para los usuarios.

También hubo otros ganadores y Microsoft los mencionó a todos en diferentes categorías:

• Mención de honor: SecureBot : esta aplicación responde preguntas de ciberseguridad basadas en una rica fuente de datos de podcasts, transcripciones de videos, sitios web y libros, todo en español. Los jueces quedaron impresionados por su arquitectura muy diferente a la de la mayoría de las presentaciones, combinando Copilot Studio con Power Platform. Cuando llega una pregunta, el estudio llama a Power Automate para llamar a una función de Azure para traducir esa pregunta al español y busca en el índice de Azure AI Search con la traducción. Ese paso mejora la relevancia de los resultados y el bot aún responde a la pregunta del usuario gracias a una ingeniería rápida.
• Mejor fuente de datos: DubsBot : esta aplicación ayuda a los estudiantes de la UW (Universidad de Washington) a encontrar cursos que se adapten a sus intereses en un catálogo masivo de cursos. El equipo creó un analizador personalizado para las páginas web del catálogo de cursos, que incluía detalles como ampliar abreviaturas y hacer que los horarios fueran más legibles para los humanos. A los jueces les encantó que el equipo pusiera tantos detalles en la personalización de la ingesta de datos, ya que eso puede marcar una gran diferencia en la calidad de las respuestas del LLM.
• Mención de honor: Copilot para precios de Azure : esta aplicación ayuda a los desarrolladores a seleccionar la región de Azure y el tipo de VM más apropiados en función de datos de precios actualizados. A los jueces les encantó cómo esta aplicación combinaba la búsqueda RAG tradicional, en la documentación de Azure, con datos casi en tiempo real de la API de Azure Retail. La aplicación organiza las llamadas utilizando agentes de Langchain y múltiples «herramientas» que saben cómo buscar regiones, encontrar tipos de VM y obtener precios, para poder producir la respuesta correcta y visualizar las respuestas a lo largo del camino.
• Lo mejor en su idioma: pregúntele a un emprendedor : a primera vista, esta es una aplicación RAG estándar que responde preguntas basadas en los discursos de emprendedores famosos. Sin embargo, hay un problema: los documentos originales están en inglés y chino, y las preguntas se pueden hacer en inglés o chino. El equipo puso un enorme esfuerzo en descubrir la mejor manera de configurar la ingesta de datos (que incluía diferentes estrategias de fragmentación para caracteres chinos versus caracteres ingleses), así como la respuesta a preguntas (que ahora incluye un paso de traducción que plantea la pregunta tanto en inglés como en chino). Los jueces quedaron impresionados por sus esfuerzos y emocionados de ver a un equipo afrontar el desafío del RAG multilingüe.
• Mención de Honor: Ley GPT – El objetivo de este chat RAG es desmitificar la ley laboral federal mexicana, gracias a un conjunto de datos de leyes y regulaciones mexicanas. Para que el chat sea más accesible para los ciudadanos mexicanos, el desarrollador tradujo todo completamente al español: la interfaz de usuario, el mensaje del sistema, los pocos ejemplos de tomas, etc. A los jueces les encantó la minuciosidad de la traducción y la misión de usar un chat de IA para hacer que las leyes laborales sean más accesibles para todos.

Microsoft ha estado a la vanguardia de la IA desde que el concepto ganó popularidad, y el gigante tecnológico con sede en Redmond ha desarrollado múltiples Copilots que finalmente se integraron en sus servicios, siendo Copilot para Windows uno de ellos.

¿Deberíamos esperar que estos proyectos también se incluyan en sus productos? Quién sabe, pero al menos la empresa está fomentando el talento en IA.

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El proyecto tiene como objetivo proporcionar una ayuda de IA diseñada para redirigir consultas humanas a la API adecuada. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el éxito de los resultados depende en gran medida de la funcionalidad de la API web en el servidor.

Asistente Doc.Swaggy

¡Esta aplicación llevó a RAG a otro nivel! En primer lugar, carga esquemas OpenAPI para API en el índice de Azure AI Search. Una vez que se incorporan los esquemas, puede hacer preguntas que puedan responder mediante una API, como «¿cuáles fueron las mejores películas de 2023?» . La aplicación busca posibles puntos finales de API para responder la pregunta, luego usa un LLM para sugerir la URL de la API, recupera la URL para obtener la respuesta de la API y llama al LLM nuevamente para convertir la respuesta en una respuesta fácil de usar.: colisión : A los jueces les encantó cómo la aplicación agregó pasos adicionales al flujo típico de RAG para brindar una experiencia completa de extremo a extremo para una fácil exploración de API.

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