Easy 100% Local RAG Tutorial (Ollama) + Full Code

Summary

El guion del video muestra un tutorial sobre cómo crear un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) sin conexión utilizando AMA y un modelo de lenguaje. El creador muestra cómo convertir un PDF en texto, crear embeddings y realizar consultas de búsqueda para obtener respuestas relevantes. Se ofrece un enlace a un repositorio de GitHub con instrucciones y código para configurar el sistema. El tutorial es fácil de seguir y se destaca por su sencillez y eficiencia, aunque no es perfecto, es adecuado para casos de uso personales.

Takeaways

• 📄 El script habla sobre cómo extraer información de un PDF utilizando un sistema local llamado 'ama'.
• 🔍 Se menciona que el proceso se realiza sin conexión a Internet, lo que implica que todo se ejecuta de manera local.
• 📝 El script fue convertido en un PDF y luego se extrajo el texto para su uso en la creación de 'embeddings'.
• 📖 Se destaca la importancia de tener los 'chunks' de texto en líneas separadas para un mejor funcionamiento del sistema.
• 🤖 Se utiliza un modelo llamado 'mral' para realizar consultas y obtener respuestas contextuales de los documentos.
• 💻 Se describe cómo configurar el sistema 'ama' en un ordenador usando Windows, incluyendo la instalación y la descarga del modelo.
• 🔗 Se proporciona un enlace en el repositorio de GitHub para seguir los pasos y configurar el sistema.
• 🛠️ Se sugiere realizar ajustes en el código para adaptar el sistema a diferentes necesidades, como cambiar el número de resultados mostrados.
• 🔧 Se menciona la posibilidad de ajustar el tamaño de los 'chunks' de texto para obtener mejores resultados.
• 📈 Se destaca la facilidad de configuración y la brevedad del código, que consta de aproximadamente 70 líneas.
• 🌐 Aunque el sistema es local y no requiere conexión a Internet, se admite que no es perfecto pero es suficiente para casos de uso personales.