RAG + Langchain Python Project: Easy AI/Chat For Your Docs

Summary

Este video ofrece una guía paso a paso para construir una aplicación de generación aumentada por recuperación (RAG) utilizando Langchain y OpenAI. La aplicación es ideal para interactuar con grandes volúmenes de datos textuales, como colecciones de libros, documentos o conferencias. La demostración incluye la preparación de los datos, la creación de una base de datos vectorial con ChromaDB y el uso de técnicas de búsqueda para encontrar información relevante. El resultado es una respuesta coherente y personalizada basada en la fuente de datos proporcionada. Además, se explora la generación de consultas y la respuesta a preguntas utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM). El video finaliza con un ejemplo práctico de cómo usar la documentación de AWS Lambda como fuente de datos para la aplicación.

Takeaways

• 🚀 **Construimos una aplicación de generación aumentada por recuperación** usando Langchain y OpenAI para interactuar con documentos o fuentes de datos personales.
• 📚 **La aplicación es ideal para manejar grandes volúmenes de datos textuales**, como colecciones de libros, documentos o conferencias.
• 🤖 **Ejemplo de uso**: crear un chatbot de soporte al cliente que siga un conjunto de instrucciones o hacer preguntas sobre los datos.
• 💡 **Técnica utilizada**: RAG (Retrieval Augmented Generation), que permite al agente utilizar la documentación para responder y citar la fuente de la información.
• 📁 **Preparación de datos**: Se necesita una fuente de datos como archivos PDF, texto o markdown, que se divide en diferentes bloques de texto.
• 📚 **Uso de Langchain**: El módulo de carga de directorios de Langchain se utiliza para convertir archivos markdown en documentos que contienen contenido y metadatos.
• 🔍 **Creación de una base de datos vectorial**: Los bloques de texto se transforman en una base de datos usando ChromaDB, que utiliza vectores de incrustación como clave.
• 📊 **Vectores de incrustación**: Son representaciones vectoriales del texto que capturan su significado y se calculan a través de funciones de OpenAI.
• 🔗 **Búsqueda de datos relevantes**: Se utiliza una función de incrustación para convertir una consulta en un vector y buscar en la base de datos los bloques más cercanos en términos de distancia de incrustación.
• 📝 **Generación de respuestas**: Se utiliza la información relevante encontrada para crear una respuesta personalizada usando un modelo de LLM como OpenAI.
• 📜 **Inclusión de referencias**: La respuesta final incluye referencias a los materiales fuente utilizados, proporcionando trazabilidad y confianza en la información.
• 🔧 **Disponibilidad del código**: El código de la aplicación se comparte en GitHub para que los espectadores puedan probarlo con sus propios conjuntos de datos.

Q & A

¿Qué es una aplicación de generación aumentada por recuperación y cómo se utiliza?

Una aplicación de generación aumentada por recuperación es una herramienta que utiliza la inteligencia artificial para interactuar con grandes cantidades de datos de texto, como colecciones de libros, documentos o conferencias. Se puede utilizar para hacer preguntas sobre los datos o para construir un chatbot de soporte al cliente que siga un conjunto de instrucciones.

¿Qué técnica se utiliza para construir la aplicación mostrada en el video?

Se utiliza la técnica llamada RAG, que significa 'generación aumentada por recuperación'. Esta técnica permite que el agente utilice una documentación para proporcionar una respuesta y citar la fuente de la información original.

¿Cómo se carga y se divide el contenido de los documentos en la aplicación?

Se utiliza el módulo de carga de directorios de Langchain para cargar datos de markdown desde una carpeta en Python. Cada archivo de markdown se convierte en un 'documento' que contiene todo el contenido de la página y se puede dividir en 'chunks' más pequeños para una búsqueda más eficiente.

¿Qué es un 'chunk' y cómo se determina su tamaño?

Un 'chunk' es una porción de texto que puede ser un párrafo, una oración o incluso varias páginas. Se determina su tamaño en número de caracteres y se establece una superposición entre cada 'chunk' para mantener la coherencia del texto.

¿Cómo se convierte el contenido en una base de datos consultable?

Se utiliza ChromaDB, una base de datos que utiliza vectores de incrustación como clave. Se generan vectores de incrustación para cada 'chunk' utilizando la función de incrustación de OpenAI y se almacenan en la base de datos para su posterior consulta.

¿Qué son los vectores de incrustación y cómo se relacionan con el significado del texto?

Los vectores de incrustación son representaciones vectoriales del texto que capturan su significado. Son listas de números que actúan como coordenadas en un espacio multidimensional. Si dos piezas de texto están relacionadas en significado, sus vectores también estarán cerca en el espacio.

¿Cómo se genera un vector a partir de una palabra o un texto?

Para generar un vector se requiere un modelo de lenguaje grande (LLM) como OpenAI. Se puede utilizar una API o una función para convertir una palabra o un texto en un vector de incrustación, que es en realidad una lista de números.

¿Cómo se utiliza la base de datos para responder a una consulta?

Se toma una consulta, se convierte en un vector utilizando la misma función que se utilizó para crear la base de datos y luego se busca en la base de datos para encontrar los 'chunks' de información más cercanos en distancia de vector a la consulta. Estos 'chunks' se utilizan para crear una respuesta personalizada.

¿Cómo se crea una respuesta de calidad utilizando los datos relevantes?

Se utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) como OpenAI con un prompt que incluye el contexto relevante extraído de la base de datos y la consulta original. OpenAI utiliza estos datos para crear una respuesta que utiliza la información de la fuente.

¿Cómo se puede proporcionar una referencia de volta a la fuente material en la respuesta final?

Se puede extraer la información de la metadata de cada 'chunk' de documento utilizado para responder la consulta. Esta información se puede incluir en la respuesta final para proporcionar una referencia de volta a la fuente material.

¿Dónde puedo encontrar el código fuente de este proyecto?

El código fuente del proyecto se publicará en GitHub y se incluirá un enlace en la descripción del video. Puedes clonar el repositorio y probar el proyecto con tu propio conjunto de datos.

¿Cómo puedo saber si este tipo de aplicación es adecuada para mi caso de uso?

Si tienes una gran cantidad de datos de texto y deseas interactuar con ellos de manera eficiente, como hacer preguntas o construir un chatbot de soporte al cliente, una aplicación de generación aumentada por recuperación puede ser una excelente opción.