Carga de PDF y CSV con LangChain

Curso de Agentes AI

Fundamentos de los Agentes Inteligentes y LangChain

Conexión a Modelos de Lenguaje con Huggingface y LangChain

Desarrollo de Agentes Inteligentes con LangChain y GPT-4

Construcción de Agentes Inteligentes con LangChain

Instalación de API Keys en Google Cloud para LLMs

Quiz: Fundamentos de los Agentes Inteligentes y LangChain

Chat Models y Prompt templates

Chat Messages con OpenAI

Conexión y Uso de Modelos de Chat de OpenAI con LangChain

Modelos de Chat Google AI con LangChain: Configuración y Uso

Uso de Prompt Templates con LangChain para Modelos de Lenguaje

Técnicas de Few-Shot Prompting con LangChain y GPT-4

Quiz: Chat Models y Prompt templates

Cadenas en LangChain

LangChain: Creación de Cadenas de Componentes Avanzadas

Historial de Chat y Contexto en LangChain

Integración de Runnables, OutputParser y Streaming en LangChain

Creación de Chatbot con Memoria usando LangChain

Estructuras de Datos en Python: Listas, Pilas y Colas

Quiz: Cadenas en LangChain

Carga de documentos en LangChain

Carga de Archivos HTML y CSV con LangChain

Carga de PDF y CSV con LangChain

División de Texto con TextSplitters: Uso y Configuración

Quiz: Carga de documentos en LangChain

Retrieval-augmented generation (RAG)

Chroma: Almacenamiento de Vecinos Más Cercanos con LangChain

Embeddings: Vectorización de Texto para Búsquedas Semánticas

Búsquedas Semánticas con Pinecone y Embeddings en AI

Vectorización de Documentos PDF con LangChain y ChromaDB

Creación de Chatbots con LangChain y RAG

Quiz: Retrieval-augmented generation (RAG)

Agentes en LangChain

Uso de agentes en LangChain para búsquedas con Tavily

Integración de Toolkits en LangChain con Bases de Datos SQL

Creación de Agentes con LangChain y Memoria Persistente

Quiz: Agentes en LangChain

Ecosistema de LangChain

Monitoreo y Depuración de Aplicaciones con LangSmith

No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Si ya tienes una cuenta,

Recursos

1. Document Loaders: Cargar Archivos en LangChain

Los Document Loaders son herramientas especializadas en LangChain que permiten cargar información desde varios formatos de archivos, como PDF, CSV, Markdown, HTML, entre otros. Cada tipo de archivo tiene su propio loader específico que facilita la extracción de texto y metadatos.

a) Carga de PDFs

Uno de los ejemplos más comunes es cargar y trabajar con PDFs. Para ello, utilizamos el paquete PyPDF dentro de LangChain.

PyPDF es un cargador de PDFs que te permite acceder al contenido y los metadatos del archivo, como el número de páginas, los títulos o cualquier otra información relevante.

Pasos para cargar un PDF:

Instalar el paquete PyPDF y langchain-community.
Utilizar el PDF Loader para cargar el archivo.
Especificar la ruta del archivo PDF en tu entorno de trabajo (como Google Colaboratory).
Extraer texto y metadatos para manipularlos o realizar consultas.

b) Carga de CSVs

El CSV Loader en LangChain te permite cargar archivos CSV, donde cada fila se trata como un documento independiente. Este loader es especialmente útil cuando deseas analizar grandes volúmenes de datos estructurados.

Uso del CSV Loader: Puedes cargar un archivo CSV, acceder a cada fila y columna, y realizar consultas sobre el contenido. Además, puedes combinar esta funcionalidad con técnicas de búsqueda semántica para extraer información relevante.

Pasos para cargar un CSV:

Utilizar el CSV Loader para cargar el archivo.
Acceder a los datos fila por fila.
Realizar consultas sobre las columnas y extraer información específica.

2. Uso de Vector Stores

Una vez que cargas un archivo (ya sea PDF, CSV u otro), LangChain te permite realizar búsquedas más sofisticadas utilizando espacios vectoriales. Un vector store almacena información en forma de vectores, lo que facilita la búsqueda por similitud. Esta técnica es útil cuando queremos buscar información relacionada de manera semántica dentro de un documento o conjunto de documentos.

a) Vectorización de Documentos

Para realizar una búsqueda semántica, necesitamos convertir el texto de los documentos en vectores. Esto se logra utilizando Embeddings, que son representaciones numéricas del texto. En este curso, hemos utilizado OpenAI Embeddings, que convierte el contenido textual en números que el sistema puede comparar.

Proceso de vectorización:

Cargar el documento con un loader (como el PDF Loader).
Convertir el texto a vectores utilizando Embeddings.
Realizar búsquedas basadas en similitudes entre los vectores.

b) Búsqueda Semántica

Una vez vectorizados los documentos, puedes realizar búsquedas por similitud, donde se busca la proximidad entre el texto de consulta y los documentos almacenados como vectores. Esto es extremadamente útil para encontrar respuestas relevantes en grandes volúmenes de información.

Ejemplo: Si buscas un texto que incluya una frase específica, el sistema puede encontrar el contenido más cercano en significado y devolverlo como resultado.

3. Integración de Agentes en Búsquedas de Datos

Uno de los aspectos más potentes de LangChain es su capacidad para integrar agentes. Un agente es una entidad que puede tomar decisiones autónomas basadas en entradas del usuario y consultar datos desde diversas fuentes.

Uso en consultas de CSV: Los agentes pueden transformar preguntas en lenguaje natural en consultas específicas sobre un archivo CSV, simplificando el acceso a los datos. Esto es útil en escenarios donde el usuario no necesita conocer la estructura de los datos, ya que el agente se encarga de traducir la consulta.

4. Preparación para Bases Vectoriales

En las próximas clases, veremos con mayor profundidad cómo manejar bases vectoriales. Las bases vectoriales permiten organizar y consultar información de manera más eficiente, especialmente cuando trabajamos con grandes volúmenes de texto o datos no estructurados.

Aportes 7

Preguntas 1

Ordenar por:

¿Quieres ver más aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

David Giovanni Ovalle Ariza

hace 6 meses

El archivo .ipynb cargado corresponde a la clase pasada.

hace 6 meses

Si tienes este error: ```js Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement faiss-gpu (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for faiss-gpu ```Es porque tu gpu no es compatible con CUDA y se requiere una gpu INVIDIA, para avanzar con el curso puedes instalar: ```js %pip install faiss-cpu ```Este usara la cpu, el rendimiento es menor pero para hacer el curso esta bien.

Ramírez Fuentes Luis David

hace 3 meses

El archivo.ipynb cargado corresponde a la clase pasada, nos ayudaría mucho el contar con el correcto

Jovanny Delgado

hace 6 meses

**LangChain** es una biblioteca de Python que facilita la creación de aplicaciones de IA basadas en lenguaje. Una de sus funcionalidades clave es la capacidad de cargar y procesar diversos tipos de documentos, incluyendo PDF y CSV. ### ¿Por qué usar LangChain para cargar PDF y CSV? * **Unificación de formatos:** Permite tratar archivos PDF y CSV de manera similar, facilitando la creación de modelos y aplicaciones que trabajen con múltiples fuentes de datos. * **Preprocesamiento:** Ofrece herramientas para limpiar y estructurar los datos extraídos de los documentos, preparándolos para su uso en modelos de lenguaje. * **Integración con LLMs:** Se conecta fácilmente con grandes modelos de lenguaje (LLMs) para permitir la generación de texto, traducción, resumen y mucho más, a partir de los datos cargados. ### Carga de archivos CSV Los archivos CSV (Comma-Separated Values) son fáciles de cargar con LangChain. Cada fila del CSV se convierte en un documento individual. Python from langchain.document\_loaders import CSVLoader loader = CSVLoader(file\_path="my\_data.csv") documents = loader.load() **Personalización:** * **Columnas específicas:** Puedes seleccionar solo las columnas que te interesan. * **Separadores:** Si tu CSV utiliza un separador diferente a la coma, puedes especificarlo. * **Tipos de datos:** Puedes convertir las columnas a tipos de datos específicos (por ejemplo, fechas, números). ### Carga de archivos PDF Cargar archivos PDF con LangChain es un poco más complejo debido a la estructura variada de estos documentos. LangChain ofrece varias opciones: * **PDFMiner:** Una biblioteca de Python para extraer texto de archivos PDF. * **PyMuPDF:** Otra biblioteca popular para trabajar con PDF. * **LayoutParser:** Una biblioteca más avanzada que puede extraer texto, tablas e imágenes de PDF con mayor precisión. Python from langchain.document\_loaders import PyPDFLoader loader = PyPDFLoader("my\_document.pdf") pages = loader.load() **Consideraciones:** * **Complejidad del PDF:** PDFs con tablas, imágenes o formatos complejos pueden requerir un procesamiento más elaborado. * **OCR:** Si tu PDF contiene texto escaneado, necesitarás utilizar herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). ### Uso posterior de los documentos cargados Una vez cargados los documentos, puedes utilizarlos para: * **Crear un índice:** Para realizar búsquedas rápidas dentro de los documentos. * **Entrenar un modelo de lenguaje:** Para crear un modelo que pueda responder preguntas sobre los datos. * **Generar texto:** Para crear resúmenes, traducciones o nuevas piezas de contenido basadas en los documentos. Python from langchain.vectorstores import FAISS \# Crear un índice vectorstore = FAISS.from\_documents(documents) \# Realizar una búsqueda query = "Cuál es la capital de Francia?" docs = vectorstore.similarity\_search(query) ### Ejemplos de uso * **Chatbots:** Crear un chatbot que pueda responder preguntas sobre un conjunto de documentos PDF y CSV. * **Sistemas de recomendación:** Recomendar productos o servicios basados en las preferencias de un usuario almacenadas en un CSV. * **Resumen de documentos:** Generar resúmenes concisos de largos documentos PDF. * **Análisis de sentimientos:** Analizar la opinión de los clientes a partir de comentarios almacenados en CSV. ### Conclusión LangChain simplifica significativamente el proceso de cargar y procesar documentos PDF y CSV. Al combinar la flexibilidad de LangChain con la potencia de los grandes modelos de lenguaje, puedes crear aplicaciones de IA sofisticadas y personalizadas.

ELIZABETH FRANCO MARTINEZ

hace 2 meses

No puedo instalar faiss-gpu en colab, obtengo el siguiente error: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement faiss-gpu (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for faiss-gpu

MAX HOUSTON RAMIREZ MARTEL

hace 3 meses

si estan usando Mac con chip arm puedes usar `pip install faiss-cpu` porque no tiene tarjeta grafica

Alejandro Nieto

hace 6 meses

No veo comentarios, significa que no surgieron dudas. Perfecto, next episode🎶