Omar, Eres el mejor profesor de todo Platzi !
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Los sistemas de chat basados en Inteligencia Artificial (IA) requieren recordar interacciones pasadas para ofrecer respuestas coherentes. Mientras muchos se entrenan con datos permanentes, integrar una memoria de corto plazo se vuelve crucial en el desarrollo de chatbots eficaces. Aquí exploramos cómo puedes lograrlo, partiendo desde los conceptos básicos hasta la implementación técnica.
La memoria de corto plazo en chatbots permite recordar interacciones recientes dentro de una conversación. A diferencia de la memoria de largo plazo, utilizada para retener información de entrenamiento del modelo, la memoria de corto plazo se enfoca en mantener la coherencia en el diálogo reciente. Se sustenta en dos principales aspectos:
Una manera efectiva de implementar esta memoria es a través de la programación en Python. Aquí te mostramos un ejemplo básico para empezar:
from library import MemoryChatMessageHistory
# Inicializamos el historial de chat
history = MemoryChatMessageHistory()
# Ejemplo de interacción
user_input = "Hola, soy Omar, me interesan los transformers."
response = chatbot_respond(user_input)
history.add_interaction(user_input, response)
# Añadimos la historia al prompt del chatbot
prompt_with_history = history.get_current_prompt()
En este ejemplo, las interacciones se almacenan en una lista, y se adicionan al inicializar un objeto de historial de chat. Esta historia dinámica se incorpora en los prompts que se envían al chatbot para contextualizar sus respuestas.
Conforme la conversación progresa, la cantidad de información a manejar se incrementa, presentando ciertos desafíos:
Estas estrategias deben adecuarse al propósito específico de tu chatbot, determinando cómo manejará y priorizará la memoria de sus conversaciones.
Cada aplicación puede requerir un enfoque diferente para la gestión de la memoria. Considera los siguientes aspectos:
Implementar memoria temporal es clave para desarrollar chatbots efectivos, brindando además la personalización necesaria para ajustarse a las expectativas de los usuarios. Con prácticas como éstas, se busca crear un diálogo más intuitivo y humano. Así que, ¡anímate a explorar cómo optimizarlo con las técnicas discutidas y a ofrecer una experiencia única para tus usuarios!
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Omar, Eres el mejor profesor de todo Platzi !
Tenemos dos tipos de memoria, la de corto plazo y largo Plazo.
Largo plazo se refiere a la data con la que fue entrenado el modelo. Se puede inlcuir la data que se uso para hacer fine tuning.
Corto plazo viene en el promp y se dividé en dos:
Por defecto, las Cadenas no tienen estado, lo que significa que tratan cada consulta entrante de forma independiente (como los propios LLM y modelos de chat subyacentes). En algunas aplicaciones, como los chatbots, es esencial recordar interacciones previas, tanto a corto como a largo plazo.
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LangChain proporciona componentes de memoria de dos formas:
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La memoria implica mantener un concepto de estado a lo largo de las interacciones de un usuario con un modelo lingüístico, donde las interacciones de un usuario con un modelo lingüístico se capturan en el concepto de ChatMessages, para ingerir, capturar, transformar y extraer conocimiento de una secuencia de mensajes de chat.
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En general, para cada tipo de memoria hay dos formas de entender el uso de la memoria:
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