Introducción a LangChain

1

Creación de un sistema de preguntas y respuestas con LangChain

2

Estructura y Uso de Langchain en Python

3

Carga de Modelos Open Source con Lanchain y Hugging Face

4

Uso de Modelos OpenAI con LangChain: Guía Práctica para Principiantes

5

Creación de Prompts Dinámicos con LangChain

6

Uso de Cadenas en Modelos de Lenguaje con Language Chain

7

Procesamiento de PDFs y creación de resúmenes con LangChain

8

Creación de Cadenas de Preguntas y Respuestas con Modelos de Lenguaje

9

Creación de cadenas secuenciales en Python para procesamiento de texto

Quiz: Introducción a LangChain

Casos de uso de LangChain

10

Aplicaciones y Beneficios de Lancheng en el Manejo de LLMs

11

Implementación de Lanchain y LLMs: Costos, Privacidad y Buenas Prácticas

Quiz: Casos de uso de LangChain

Manejo de documentos con índices

12

Carga de Documentos en Langchain para Creación de Índices

13

Fundamentos de la Clase Document en Langchain

14

Carga y Transformación de Documentos No Estructurados con Landship

15

Lectura de CSV y conversión a DataFrame de Pandas y LangChain

16

Creación de un Cargador de JSON-Lines Personalizado en Python

17

Fragmentación de Documentos con TextSplitter en Langsteam

18

Creación de un Chatbot con Documentación de Hugging Face

19

Creación de Índice Vectorial con Langchain y Embeddings

Quiz: Manejo de documentos con índices

Embeddings y bases de datos vectoriales

20

Creación de Índices con Embeddings y Bases de Datos Vectoriales

21

Creación y uso de embeddings con OpenAI y Lanchain

22

Modelos de Embeddings Open Source en Español con Sentence Transformers

23

Creación y Gestión de Bases de Datos Vectoriales con Chroma

24

Creación y manejo de bases de datos vectoriales con OpenAI Embeddings

25

Creación y Uso de un Retriever en Chroma para Consultas Avanzadas

26

Modelo de Chat para Preguntas y Respuestas con LangChain y Chroma

27

Creación de un Chatbot para Preguntas con Bases de Datos Vectoriales

Quiz: Embeddings y bases de datos vectoriales

Chats y memoria con LangChain

28

Memoria de Corto Plazo en Chatbots: Implementación y Optimización

29

Creación y Uso de Modelos de Chat con OpenAI y LangChain

30

Creación de Plantillas Dinámicas para Prompts de Chat en Langstead

31

Memoria en chatbots: Implementación con ConversationBufferMemory

32

Configuración de ConversationBufferWindowMemory en Chatbots

33

Memoria de Resumen de Conversaciones con Chat GPT-3.5

34

Gestión de Memoria en Chatbots con ConversationSummaryBufferMemory

35

Memoria de Entidades en Chatbots para Soporte de Ventas

36

Implementación de Chatbot con Memoria en Python usando Langchain

Quiz: Chats y memoria con LangChain

Evolución del uso de LLM

37

Creación de Chatbots con Modelos de Lenguaje y Bases de Datos Vectoriales

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Curso de LangChain

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Omar Espejel

Omar Espejel

Modelo de Chat para Preguntas y Respuestas con LangChain y Chroma

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Recursos

¿Cómo inicializar un modelo de Chat en un proyecto con OpenAI?

Cuando se trata de integrar inteligencia artificial en nuestras aplicaciones, uno de los aspectos más críticos es elegir y configurar el modelo correcto. En este caso, aprenderemos cómo inicializar un modelo de chat de OpenAI utilizando la biblioteca LangChain. Este proceso incluye definir una serie de hiperparámetros que pueden ajustarse para satisfacer necesidades específicas del usuario.

¿Qué pasos seguir para configurar el modelo?

Para comenzar, primero importamos el módulo necesario de LangChain: chatOpenAI. Este módulo nos permitirá interactuar con la API de OpenAI y crear una instancia del modelo de lenguaje que actuará como motor de nuestro chat.

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo", 
    temperature=0.2, 
    max_tokens=1000
)
  1. Modelo de lenguaje (LLM): Definimos el nombre del modelo que queremos cargar. En este ejemplo, usamos "gpt-3.5-turbo".
  2. Temperature: Establecemos un valor de 0.2 para que las respuestas sean más sobrias y relativamente predecibles.
  3. Max Tokens: Aquí hemos fijado un límite de 1000 tokens para que las respuestas sean suficientemente largas sin exceder innecesariamente.

¿Cómo crear una interfaz para comunicarnos con el usuario?

Un aspecto esencial de nuestro sistema es permitir que los usuarios interactúen con el modelo. Para esto, creamos una función llamada runConversation que determinará cómo se realizará esta interacción.

  1. Vector Store: Utilizamos una base de datos vectorial, en este caso, Chroma, que contendrá los datos almacenados como embeddings.
  2. Tipo de chat: Creamos una variable chatType que decidirá si el modo es de preguntas y respuestas (QA) o si tiene memoria para registrar la conversación.

Además, configuraremos una función que imprime mensajes iniciales para orientar al usuario sobre el tipo de interacción que tendrán.

def runConversation(vector_store, chat_type):
    print(f"Iniciando chat en modo {chat_type}.")
    if chat_type == "QA":
        print("Utilizando chatbot en modo preguntas y respuestas.")

¿Cómo convertir Vector Store en un Retriever y diseñar la interacción?

Para encontrar las respuestas más relevantes, convertimos el Vector Store en un Retriever, encargándose de buscar los fragmentos de texto que son más similares a la consulta del usuario.

retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
  • K: Define cuántos fragmentos de texto se deben retornar. Un valor usual son 2 o 3 fragmentos, asegurando tener suficiente información sin sobrecarga.

Por último, incorporar un loop infinito permitirá una interacción continua simulando la experiencia de un chat.

while True:
    query = get_query_from_user()
    if query.lower() == "salir":
        break
    response = process_qa_query(query, retriever, llm)
    print(response)
  • Loop infinito: El chat sigue activo hasta que el usuario ingresa "salir".
  • Procesamiento de consulta: La función process_qa_query devuelve la respuesta procesada desde el modelo de lenguaje (LLM).

En resumen, con una adecuada configuración del modelo de lenguaje y una interfaz bien diseñada, logramos crear una experiencia interactiva de preguntas y respuestas, utilizando la inteligencia artificial para proporcionar respuestas informadas y útiles a las consultas de los usuarios.

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Esta muy bueno para repo para aprender de hecho y tener un asistente de estudio segun la data especifica que le tengamos!, voy a compartir mi propuesta de repo para mejorarlo 💚