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Chatbot RAG: carga de documentos a Vectorstore

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Un chatbot RAG (Retrieval Augmented Generation) es una herramienta de inteligencia artificial que combina la potencia de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) con la capacidad de buscar y recuperar información de una base de datos para generar respuestas más precisas y contextualizadas. **¿Cómo funciona un chatbot RAG?** 1. **El usuario realiza una pregunta:** El usuario introduce una pregunta en lenguaje natural. 2. **Recuperación de información:** El sistema busca en una base de datos (normalmente un Vectorstore) los documentos o fragmentos de texto más relevantes a la pregunta. Esta búsqueda se basa en la semántica de las palabras, no solo en coincidencias exactas. 3. **Generación de respuesta:** Un modelo de lenguaje utiliza la información recuperada y la pregunta original para generar una respuesta coherente y relevante. **Ventajas de los chatbots RAG:** * **Respuestas más precisas:** Al acceder a una base de datos de conocimiento, los chatbots RAG pueden proporcionar respuestas más exactas y basadas en hechos. * **Mayor contextualización:** Las respuestas se adaptan al contexto de la conversación y a la información específica que el usuario está buscando. * **Capacidad de aprendizaje:** Los chatbots RAG pueden aprender de nuevas interacciones y mejorar su capacidad de respuesta con el tiempo. **Aplicaciones típicas de los chatbots RAG:** * **Atención al cliente:** Pueden responder a preguntas frecuentes, resolver problemas y brindar asistencia personalizada. * **Asistentes virtuales:** Pueden realizar tareas como programar citas, buscar información o controlar dispositivos inteligentes. * **Sistemas de recomendación:** Pueden sugerir productos, servicios o contenidos basados en las preferencias del usuario.
Si están usando Gemini Flash 1.5 esta es la documentación de los Embeddings: <https://ai.google.dev/gemini-api/docs/embeddings>