I Accidentally Built Another App (And Learned A Lot)

Summary

Chris comparte el proceso de creación de su nueva app llamada Lily, una herramienta diseñada para ayudar a quienes suelen distraerse en reuniones virtuales. A través de un bot que transcribe en tiempo real y responde preguntas, el bot ofrece una solución práctica para obtener información rápida durante las reuniones. Chris explora el uso de modelos de IA locales y servicios de API de terceros, y enfrenta varios desafíos técnicos durante el desarrollo. A pesar de los contratiempos iniciales, logró lanzar un prototipo funcional en menos de 48 horas y ahora planea expandir la app. También discute la importancia de la iteración y el aprendizaje rápido en el desarrollo de apps.

Takeaways

• 😀 Chris ha desarrollado una nueva app llamada Lily, diseñada para ayudar en reuniones al permitir la transcripción en tiempo real y la interacción con un chatbot para hacer preguntas sobre el contenido perdido.
• 😀 Lily nació como una solución para el problema de desconectarse en reuniones virtuales, permitiendo hacer preguntas sobre lo que se ha perdido sin interrumpir a otros participantes.
• 😀 Chris utilizó modelos de IA locales, como Whisper para la transcripción y Lama para el chatbot, con el objetivo de que la app funcione de manera privada y sin costos, directamente en su dispositivo.
• 😀 Aunque los modelos locales fueron útiles, experimentó problemas de rendimiento, especialmente cuando la transcripción y el chat funcionaban simultáneamente, lo que llevó a una adopción de APIs de terceros.
• 😀 Los modelos locales presentaron problemas de velocidad, con transcripciones que se retrasaban después de más de 5 minutos de uso continuo, y la interacción con el chatbot era muy lenta.
• 😀 Chris decidió migrar a servicios de terceros como Deepgram para la transcripción (más preciso y con características como diarización de hablantes) y OpenRouter para el chatbot, lo que mejoró el rendimiento de la app.
• 😀 Después de implementar las APIs de terceros, la app funcionó mucho mejor, con transcripción precisa durante una hora de uso continuo y un chatbot más rápido y eficiente.
• 😀 En menos de 48 horas, Chris desarrolló un prototipo funcional de Lily que se podía usar durante reuniones, demostrando cómo una idea simple puede materializarse rápidamente con herramientas adecuadas.
• 😀 El proceso de desarrollo incluyó un enfoque iterativo y experimental, en el que Chris probó diferentes opciones de modelos de IA y ajustes de diseño hasta llegar a una solución viable.
• 😀 Lily fue diseñada con un enfoque en la usabilidad, incorporando un diseño atractivo y funcional que permite ajustar la visualización de la transcripción y el chat en el dispositivo.
• 😀 Chris compartió su experiencia en las redes sociales, recibiendo una respuesta positiva, lo que lo motivó a continuar desarrollando la app y agregar nuevas características como la generación automática de notas para reuniones.

Q & A

¿Qué es Lily y por qué Chris decidió crearla?

Lily es una aplicación que Chris construyó para ayudarlo durante las reuniones, especialmente cuando se distraía y no podía seguir el ritmo de la conversación. La idea surgió porque quería tener un bot que pudiera transcribir reuniones en tiempo real y responder preguntas relacionadas con el contenido de la reunión.

¿Cuánto tiempo le dedicó Chris a la construcción de Lily?

Chris construyó Lily en un plazo de 48 horas, aunque el desarrollo inicial duró una semana. El proceso fue rápido, ya que gran parte del código fue generado con la ayuda de IA.

¿Qué desafíos enfrentó Chris al utilizar modelos de IA locales?

Chris experimentó problemas de rendimiento al utilizar modelos locales, como una transcripción lenta y grandes retrasos en las respuestas del chatbot. Esto se debió a que los modelos locales dependen de la capacidad del dispositivo y no eran lo suficientemente rápidos para manejar la carga de trabajo en tiempo real.

¿Qué solución adoptó Chris para mejorar la velocidad y el rendimiento?

Chris decidió cambiar a soluciones basadas en API de terceros, como Deepgram para la transcripción y OpenRouter para el chatbot, lo que mejoró significativamente la velocidad y el rendimiento de la aplicación.

¿Qué es Hugging Face y cómo lo utilizó Chris en su proyecto?

Hugging Face es una plataforma que ofrece modelos de IA locales que se pueden descargar y usar en dispositivos. Chris utilizó Hugging Face para acceder a modelos de IA como Whisper y Llama para la transcripción y el chatbot, lo que le permitió experimentar con diferentes modelos en su dispositivo.

¿Por qué Chris prefirió usar un modelo de IA basado en API en lugar de modelos locales?

Chris optó por usar modelos de IA basados en API debido a la mejora significativa en la velocidad y el rendimiento, así como la necesidad de optimizar el tiempo de desarrollo. Los modelos locales no fueron suficientes para la carga de trabajo que requería la aplicación.

¿Qué cambios hizo Chris en el diseño de la aplicación?

Chris trabajó con su novia para crear un diseño que permitiera a los usuarios ver tanto la transcripción como el chatbot en la misma pantalla. El diseño incluía la capacidad de ajustar el tamaño de los paneles para ofrecer una experiencia más personalizada.

¿Qué aprendizaje clave obtuvo Chris al escribir prompts para modelos de IA?

Chris aprendió que escribir prompts en formato XML mejora la precisión de las respuestas de los modelos de IA. Esta estructura permite que las IA sigan mejor las instrucciones dadas, mejorando el rendimiento general.

¿Cómo reaccionó el público cuando Chris compartió su proyecto?

Cuando Chris compartió un teaser de su proyecto en Twitter, recibió un sorprendente interés de la comunidad, lo que resultó en 50 inscripciones para la lista de espera. Esto le indicó que otras personas podrían encontrar útil la aplicación en sus propias reuniones.

¿Por qué el nombre final de la aplicación es 'Lily' y cuál es el concepto detrás del logo?

El nombre final de la aplicación es 'Lily' debido a que Chris agotó las opciones de nombres inspirados en sus mascotas. El logo de la aplicación es un fantasma, ya que simboliza algo que está en segundo plano y solo se activa cuando se necesita, representando la función discreta y útil de la aplicación.