Implementación de Arquitectura RAC con Azure y OpenAI Studio

¿Cómo implementamos la arquitectura RAC en Microsoft Azure?

Desplegar una arquitectura RAC en Microsoft Azure se vuelve esencial para gestionar e indexar datos de manera eficiente y permitir interacciones efectivas con un asistente virtual. Aquí te guiaré para lograrlo, desde la configuración básica hasta la consulta de datos mediante un chatbot.

¿Cuáles son los pasos iniciales?

Para empezar, definiremos nuestra fuente de datos utilizando Azure Blob Storage. Aquí es donde almacenaremos los archivos para que nuestro chatbot pueda acceder y responder a consultas basadas en ellos.

1. Crea una cuenta de almacenamiento: Accede a Azure y establece una cuenta de Blob Storage.
2. Define un contenedor: Nombra un contenedor como "datos RAC" y carga allí los archivos que deseas indexar.
3. Carga de archivos: Sube los archivos al contenedor para que estén disponibles para el proceso de indexación.

Configuración del Chat Playground

Una vez los datos están en Azure Blob Storage, es el momento de integrarlos con un modelo conversacional en Chat Playground. Existen principalmente dos maneras de agregar tus datos:

• Consultar un servicio de Azure AI Search.
• Consultar el Azure Blob Storage que contiene los datos cargados.

¿Cómo implementamos un servicio de Azure AI Search?

Si aún no tienes una instancia de Azure AI Search, es vital crear una para permitir el proceso de indexado de datos:

1. Crea una nueva instancia de Azure AI Search: Regresa a Azure Portal y despliega un servicio AI Search.
2. Asigna recursos: Especifica un grupo de recursos nuevo como rgrac-demo y configura el servicio, su nombre y región deseada.
3. Revisión y despliegue: Después de revisar, prosigue con la creación del servicio.

¿Cuál es el siguiente paso después del despliegue?

Al tener el servicio implementado, se procederá al proceso de indexación de datos:

1. Especificar nombre de índice: Define el nombre que identificará al índice, como "index retail".
2. Configurar frecuencia de indexación: Decide si el proceso será único o programado, dependiendo de si los datos se actualizan periódicamente.

¿Cómo configurar la búsqueda vectorial?

Ahora que hemos indexado nuestros datos, es crucial representarlos vectorialmente:

1. Selecciona un modelo de embeddings: Elige un modelo, como ADA, para calcular estas representaciones.
2. Configura búsqueda híbrida: Combina búsquedas vectoriales y basadas en palabras, lo que puede incurrir en costos adicionales.

¿Qué sigue después del proceso de indexación?

Una vez finalizado el indexado, es hora de probar la interacción:

1. Consulta en el chat: Pregunta sobre temas específicos, como reseñas de productos. Ejemplo: "¿Tienes reseñas de camisas de algodón?"
2. Resultados: El asistente virtual extrae y presenta información desde los documentos indexados, refiriendo las fuentes originales.

En resumen, implementar la arquitectura RAC en Azure requiere pasos cuidadosos pero manejables. Continúa explorando estas herramientas para optimizar y personalizar tus interacciones con datos. ¡Tu asistente virtual está listo para dar respuestas basadas en información confiable!