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# Acceso a las características de Jupyter AI
Puede acceder a las características de Jupyter AI a través de dos métodos distintos: mediante la interfaz del chat o mediante comandos mágicos en los cuadernos.
## A partir del asistente de IA de interfaz de usuario del chat
La interfaz del chat le conecta con Jupyternaut, un agente de conversación que utiliza el modelo de lenguaje que elija.
Tras iniciar una JupyterLab aplicación instalada con Jupyter AI, puede acceder a la interfaz de chat seleccionando el icono de chat (![\[Icon of a rectangular shape with a curved arrow pointing to the upper right corner.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/jupyterai/jupyterai-chat-ui.png)) en el panel de navegación izquierdo. A los usuarios principiantes se les pide que configuren el modelo. Consulte [Configuración del proveedor de modelos en la interfaz de usuario del chat](sagemaker-jupyterai-model-configuration.md#sagemaker-jupyterai-model-configuration-chatui) para obtener instrucciones sobre la configuración.
**Al utilizar la interfaz de usuario del chat, podrá:**
+ **Responder a las preguntas**: por ejemplo, puede pedir a Jupyternaut que cree una función de Python que añada archivos CSV a un bucket de Amazon S3. Posteriormente, puede perfeccionar la respuesta con una pregunta de seguimiento, como, por ejemplo, añadir un parámetro a la función para elegir la ruta en la que se escriben los archivos.
+ **Interactúa con los archivos en JupyterLab**: si lo seleccionas, puedes incluir una parte de tu bloc de notas en el mensaje. A continuación, puede sustituirla por la respuesta sugerida por el modelo o copiarla manualmente en el portapapeles.
+ **Generar cuadernos completos** a partir de peticiones: al empezar la petición con `/generate`, se desencadenará un proceso de generación de cuadernos en segundo plano sin interrumpir el uso de Jupyternaut. Al finalizar el proceso, aparecerá un mensaje con el enlace al nuevo archivo.
+ **Aprender a partir de los archivos locales y formular preguntas sobre ellos**: con el comando `/learn`, puede enseñar al modelo de incrustación que elija sobre los archivos locales y, a continuación, formular preguntas sobre esos archivos mediante el comando `/ask`. Jupyter AI almacena el contenido incrustado en una [base de datos vectorial de FAISS](https://github.com/facebookresearch/faiss) local y, a continuación, utiliza la generación aumentada por recuperación (RAG) para proporcionar respuestas basadas en lo que ha aprendido. Para borrar toda la información previamente aprendida del modelo de incrustación, utilice `/learn -d`.
**nota**
Amazon Q developer no tiene la capacidad de generar cuadernos desde cero.
Para obtener una lista completa de características e instrucciones detalladas sobre su uso, consulte la documentación sobre la [interfaz del chat de Jupyter AI](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#the-chat-interface). Para obtener más información sobre cómo configurar el acceso a un modelo en Jupyternaut, consulte [Configuración del proveedor de modelos en la interfaz de usuario del chat](sagemaker-jupyterai-model-configuration.md#sagemaker-jupyterai-model-configuration-chatui).
## A partir de las celdas del cuaderno
Mediante `%%ai` comandos `%ai` mágicos, puede interactuar con el modelo de lenguaje que prefiera desde las celdas de su cuaderno o desde cualquier interfaz de línea de IPython comandos. El comando `%%ai` aplica las instrucciones a toda la celda, mientras que `%ai` las aplica a la línea específica.
En el siguiente ejemplo se muestra un comando mágico `%%ai` que invoca un modelo de Anthropic Claude para generar un archivo HTML que incluya la imagen de un cuadrado blanco con bordes negro.
```
%%ai anthropic:claude-v1.2 -f html
Create a square using SVG with a black border and white fill.
```
Para obtener más información sobre la sintaxis de cada comando, utilice `%ai help`. Para ver una lista de los proveedores y modelos compatibles con la extensión, ejecute `%ai list`.
Para obtener una lista completa de características e instrucciones detalladas sobre su uso, consulte la documentación sobre los [comandos mágicos](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#the-ai-and-ai-magic-commands) de Jupyter AI. En concreto, puede personalizar el formato de salida del modelo mediante el parámetro `-f` o `--format`, permitir la interpolación de variables en las peticiones, incluidas las variables especiales `In` y `Out`, etc.
Para obtener más información sobre cómo configurar el acceso a un modelo, consulte [Configuración del proveedor de modelos en un cuaderno](sagemaker-jupyterai-model-configuration.md#sagemaker-jupyterai-model-configuration-magic-commands).