Implementación

**Implementación** En esta sección, nos enfocaremos en las mejores prácticas para la implementación de una aplicación empresarial que utilice modelos de inteligencia artificial generativa. Este proceso debe considerar una arquitectura robusta, una metodología clara y principios de inteligencia artificial responsable. La implementación puede dividirse en varias etapas clave: 1. **Definición de Alcance y Requerimientos**: * **Alcance**: Establecer el alcance del proyecto, determinando si se utilizará inteligencia artificial generativa para crear un asistente virtual o si simplemente se realizará consultas a modelos generativos sin una interfaz conversacional. * **Requerimientos**: Definir los requerimientos técnicos y funcionales, fijar expectativas sobre lo que se espera del modelo y determinar cómo se integrará con los sistemas existentes. 2. **Preparación de Datos**: * **Fuente de Datos**: Identificar y consolidar todas las fuentes de datos disponibles, ya sea para realizar procesos de Fine Tuning en los modelos o para construir prompts y metaproductos que ajusten el comportamiento del modelo. * **Calidad de Datos**: Asegurar la calidad y la relevancia de los datos a utilizar, limpiándolos y preparándolos adecuadamente. 3. **Construcción del Modelo**: * **Entrenamiento y Evaluación**: Involucrar las fases de entrenamiento y evaluación. Incluso si no se realiza Fine Tuning, es crucial probar los modelos para garantizar que funcionen correctamente en distintos escenarios y no generen contenido incorrecto o dañino. * **Pruebas**: Desarrollar programas de prueba que pongan a prueba los modelos en diferentes situaciones, asegurando su robustez y capacidad para manejar errores o generar respuestas inapropiadas. 4. **Despliegue y Monitoreo**: * **Plan de Operación**: Establecer un plan de operación post-despliegue para monitorear el rendimiento y las respuestas del modelo, asegurando que la solución siga siendo confiable y eficiente. * **Monitoreo Continuo**: Analizar las respuestas del modelo y los incidentes para identificar y mitigar problemas, manteniendo la confiabilidad de la aplicación. 5. **Gobernanza**: * **Control de Recursos**: Mantener un control continuo sobre los recursos y los modelos desplegados, basando las decisiones de control en los análisis de uso y procesamiento de datos. * **Responsabilidad y Ética**: Asegurar que la implementación cumpla con los principios de inteligencia artificial responsable, protegiendo la privacidad y la seguridad de los datos y usuarios.

⚠️ no sirve el enlace del rescurso, pero aca esta <https://github.com/microsoft/sample-app-aoai-chatGPT/blob/main/README_azd.md>

Hola! ¿Cómo puedo hacer el asistente lleve una conversación diferente en función de un rol especifico? por favor