Implementación de historial y generación de respuestas en AI assistant

Crear un asistente de inteligencia artificial con Node.js es una tarea atractiva para desarrolladores que desean aprender y aplicar IA en proyectos reales. La implementación requiere construir un historial de interacciones y generar respuestas contextuales mediante Google Generative AI, manipulando configuraciones como temperatura y cantidad máxima de tokens para respuestas más relevantes y enfocadas.

¿Cómo definir un historial efectivo para la IA?

El historial de interacciones es esencial para dar contexto a la inteligencia artificial sobre conversaciones anteriores:

• Inicializa un arreglo vacío destinado a almacenar las interacciones.
• Cada interacción debe incluir "roll" (user o model) y "content" (mensaje generado).
• Usa el formato requerido por Google Generative AI, incorporando todos los elementos en un arreglo anidado llamado "parts", con objetos "text".

Ejemplo del formato requerido:

history = conversation.map(item => ({
  roll: item.roll,
  parts: [{ text: item.content }]
}))

¿Qué parámetros ajustar para mejorar la generación?

La generación del modelo de IA puede ser refinada ajustando estos parámetros específicos:

• Temperatura: Regula la creatividad del modelo. Una temperatura más alta genera más creatividad, mientras que una más baja ofrece respuestas más predecibles.
• Max output tokens: Limita la longitud de las respuestas, previniendo respuestas demasiado extensas o irrelevantes.

Ejemplo:

config: {
  temperature: 0.7,
  maxOutputTokens: 1000
}

¿Cómo capturar, procesar y manejar los inputs del usuario?

Para interactuar en vivo con usuarios se emplea la biblioteca "Inquirer":

• Captura la entrada del usuario y la agrega a la historia.
• Emplea "Ora" para mostrar un spinner visual que indica procesamiento.
• Después de generar la respuesta con la IA, muestra el resultado claramente identificado (usuario o asistente) con colores distintivos utilizando bibliotecas como "Colorate".

Ejemplo de captura e impresión del mensaje:

const userInput = await prompt({
  name: "user_input",
  message: args.name + ":",
  prefix: "",
});

history.push({ role: "user", content: userInput });

¿Cómo gestionar errores y excepciones?

Es clave anticipar y manejar situaciones inesperadas de manera efectiva:

• Utiliza bloques de código "try-catch".
• Detecta errores específicos (por ejemplo, salida abrupta con Ctrl+C).
• Proporciona mensajes informativos al usuario para ofrecer una mejor experiencia en casos excepcionales.

Ejemplo para gestionar interrupciones (Ctrl+C):

if (error.name === "ExitPromptError") {
  process.exit();
}

Incorporar correctamente estos pasos asegura la creación efectiva y eficiente de un chat asistente impulsado por inteligencia artificial en Node.js. ¿Cómo te gustaría ampliar o adaptar este código en tus proyectos futuros? ¡Comparte tus ideas!