¿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
)
- Modelo de lenguaje (LLM): Definimos el nombre del modelo que queremos cargar. En este ejemplo, usamos "gpt-3.5-turbo".
- Temperature: Establecemos un valor de 0.2 para que las respuestas sean más sobrias y relativamente predecibles.
- 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.
- Vector Store: Utilizamos una base de datos vectorial, en este caso, Chroma, que contendrá los datos almacenados como embeddings.
- 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.
