Primeros pasos con Visus AI

Hoy os traigo una aproximación muy poco formal a Visus.ai, una herramienta de inteligencia artificial basada en ChatGPT que entiende el lenguaje natural y que podemos entrenar con nuestros propios datos.

Como no podía ser de otra manera, el resto de las explicaciones os las dará ChatGPT; el texto que tenéis a continuación es una conversación con ChatGPT (modelo Web Browsing) en la que yo hago las preguntas y él me da las respuestas, que pego tal cual.

¿Qué es Visus.ai?

VISUS AI es una herramienta de inteligencia artificial que permite a los usuarios crear su propia IA tipo ChatGPT. Está diseñada para entender el lenguaje natural, lo que significa que los usuarios pueden interactuar con ella como si estuvieran hablando con un amigo. VISUS AI se entrena específicamente con los documentos y la base de conocimientos del usuario, lo que le permite proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas basadas en el material de formación y documentos del usuario.

Además, VISUS AI es altamente personalizable, lo que permite a los usuarios ajustar parámetros y obtener resultados personalizados adaptados a sus necesidades específicas. También garantiza la seguridad de los datos y la privacidad mediante la encriptación de datos y la aplicación de permisos estrictos. Otra característica interesante es que VISUS AI puede integrarse con varias aplicaciones, como Slack y Notion, lo que facilita su incorporación en diferentes flujos de trabajo.

En resumen, VISUS AI es útil para aquellos que necesitan acceder y recuperar información valiosa de sus documentos de manera rápida y sin esfuerzo, y que deseen hacerlo a través de consultas en lenguaje natural.

¿Qué es un modelo de lenguaje natural?

Un modelo de lenguaje natural, o modelo de lenguaje, es un tipo de inteligencia artificial que está diseñado para comprender, interpretar y generar texto humano. Los modelos de lenguaje están construidos mediante el entrenamiento en grandes conjuntos de datos de texto, lo que les permite aprender patrones, estructuras gramaticales, y relaciones semánticas en el lenguaje humano. Algunas de las características y aplicaciones de los modelos de lenguaje son:

Generación de Texto: Los modelos de lenguaje pueden generar texto que es gramaticalmente correcto y que a menudo es indistinguible del texto escrito por humanos. Esto es útil en aplicaciones como chatbots, creación de contenido, y respuestas automáticas en correos electrónicos.
Traducción Automática: Los modelos de lenguaje son fundamentales en servicios de traducción automática, como Google Translate, donde pueden traducir texto de un idioma a otro con una precisión razonable.
Análisis de Sentimientos: Pueden ser utilizados para determinar el sentimiento detrás de un texto, como por ejemplo identificar si un comentario es positivo, negativo o neutral. Esto es especialmente útil en análisis de redes sociales y monitoreo de marca.
Resumen Automático: Los modelos de lenguaje pueden crear resúmenes concisos de documentos largos o artículos, lo que es útil para la digestión rápida de información.
Reconocimiento de Voz: Son utilizados en el procesamiento del lenguaje hablado, convirtiendo la voz en texto y permitiendo la interacción con dispositivos mediante comandos de voz.
Respuestas a Preguntas: Pueden ser entrenados para responder preguntas sobre un conjunto de datos o texto específico, lo cual es útil en sistemas de preguntas y respuestas, y asistentes virtuales.
Clasificación de Texto: Los modelos de lenguaje pueden categorizar textos en diferentes clases o etiquetas. Por ejemplo, pueden ser usados para detectar spam en correos electrónicos o clasificar noticias en categorías como política, deportes, etc.

Es importante destacar que los modelos de lenguaje, aunque potentes, tienen limitaciones y pueden generar respuestas incorrectas o sesgadas. Además, necesitan grandes cantidades de datos y recursos computacionales para su entrenamiento y funcionamiento.

¿Qué aplicaciones podrían tener los modelos de lenguaje natural en el sector de la ingeniería MEP?

Los modelos de lenguaje natural pueden tener varias aplicaciones en el sector de la ingeniería MEP (Mecánica, Electricidad y Fontanería). Algunas de estas aplicaciones son:

Asistencia en Diseño: Los modelos de lenguaje pueden ayudar a los ingenieros a tomar decisiones de diseño más informadas proporcionando información relevante y sugerencias basadas en bases de datos de proyectos anteriores y mejores prácticas de la industria.
Optimización de la Energía: Mediante el análisis de datos y la generación de informes, los modelos de lenguaje pueden ayudar en la identificación de oportunidades para mejorar la eficiencia energética en sistemas de calefacción, ventilación, aire acondicionado y eléctricos.
Documentación y Especificaciones: Los modelos de lenguaje pueden automatizar parte del proceso de creación de documentación técnica y especificaciones para proyectos MEP, asegurándose de que los documentos cumplan con las regulaciones y estándares de la industria.
Gestión de Proyectos: Los modelos de lenguaje pueden ayudar en la gestión de proyectos MEP al facilitar la comunicación entre equipos, mantener un registro de actualizaciones y cambios, y ayudar en la planificación de recursos.
Soporte al Cliente y Mantenimiento: Los modelos de lenguaje pueden ser utilizados para crear chatbots de soporte al cliente que pueden responder preguntas frecuentes, programar mantenimientos y proporcionar soluciones a problemas comunes en sistemas MEP.
Formación y Educación: Los modelos de lenguaje pueden ser utilizados en plataformas de e-learning para proporcionar formación y educación a ingenieros y técnicos en el campo de la ingeniería MEP.
Búsqueda de Información: Los ingenieros pueden usar modelos de lenguaje para buscar rápidamente información relevante en grandes bases de datos de componentes, materiales, regulaciones y estándares.
Simulación de Conversaciones: Los modelos de lenguaje pueden simular conversaciones con clientes o partes interesadas para ayudar a los ingenieros a prepararse para reuniones y presentaciones.
Análisis de Sentimientos en Retroalimentación: Pueden ser utilizados para analizar la retroalimentación de clientes y partes interesadas, identificando áreas de satisfacción o aspectos que requieren mejora.
Traducción Técnica: Los modelos de lenguaje pueden ayudar en la traducción de documentos técnicos y comunicaciones en proyectos internacionales, facilitando la colaboración entre equipos de diferentes regiones lingüísticas.

Es importante tener en cuenta que, aunque los modelos de lenguaje natural pueden ser herramientas valiosas en la ingeniería MEP, también es fundamental el juicio y la experiencia de los ingenieros humanos para garantizar la calidad y la seguridad de los proyectos.

Primeros pasos con Visus AI