LLMOps - Motor de Búsqueda Impulsado por IA con Google y Perplexity
The Machine Learning Engineer via YouTube
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Aprende a construir un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial que integra dos servidores MCP (Google y Perplexity) en este video tutorial de 1 hora y 2 minutos. Desarrolla un sistema completo que combina un chat conversacional con Streamlit y un cliente MCP que utiliza Azure OpenAI, todo desplegado en contenedores Docker para emular un entorno distribuido real. Explora la arquitectura de tres componentes integrados: un cliente Streamlit con interfaz de chat de IA multi-proveedor, autenticación y soporte SSL; un servidor MCP de Google Search para búsqueda web y extracción de contenido con caché inteligente; y un servidor MCP de Perplexity para búsqueda impulsada por IA con análisis inteligente. Domina la implementación de cuatro capas principales del sistema: la capa de usuario con autenticación e interfaz Streamlit, la capa de orquestación de IA con agentes LangChain y selección de herramientas, la capa de protocolo MCP con comunicación server-sent events, y la integración con fuentes de datos externos incluyendo APIs de Google, Perplexity AI y servicios de OpenAI/Azure AI. Comprende cómo crear una plataforma robusta que combina múltiples tecnologías de IA para proporcionar capacidades integrales de búsqueda inteligente en un entorno containerizado y distribuido.
Syllabus
LLMOps: Motor de búsqueda impulsado por IA (Google y Perplexity) #machinelearning #datascience
Taught by
The Machine Learning Engineer