Crear una herramienta capaz de realizar preguntas a una base de documentos puede revolucionar la manera en que interactuamos con grandes volúmenes de información. Para lograrlo, se desarrolla una función específica denominada processQAQuery. Este proceso involucra definir una cadena de preguntas y respuestas, utilizar modelos de lenguaje avanzados y organizar adecuadamente el código para facilitar la interacción y comprensión del usuario.
¿Cómo se crea la función processQAQuery?
La función processQAQuery se concibe como el núcleo para hacer preguntas a documentos mediante lenguaje de programación. Es aquí donde se reciben tres elementos clave:
- Un
query, que es el texto pregunta.
- Un
Retriever, que es el elemento encargado de recuperar información.
- Un modelo de lenguaje, que en este caso se trata de un chatbot avanzado.
¿Qué es una cadena de nombre QAChain y cómo se configura?
La QAChain es una instancia de RetrievalQA que proviene del LangChain. Para configurarla, primero se importa utilizando from LangChain import RetrievalQA. Luego, en la función, se establecen los argumentos del método fromChainType:
- El modelo de chat (
LLM) que se va a utilizar.
- El tipo de cadena (
Stuff) que limita la información al prompt.
- El
Retriever que se va a usar.
¿Cómo se asegura una respuesta eficiente del sistema?
Para mantener al usuario informado del proceso, se imprime un mensaje en la consola que indica que la inteligencia artificial está "pensando". Este feedback es crucial en casos de procesamiento que toman más tiempo de lo esperado, brindando así una experiencia de usuario más agradable.
¿Qué pasos se siguen para ejecutar y organizar el código?
Después de correr la función, se utilizan herramientas de formateo de código como black y isort para organizar y estilizar el código adecuadamente, sustentando así las buenas prácticas de programación.
¿Qué pasa cuando surge un error y cómo se soluciona?
Si surge un error en tiempo de ejecución, como un mal reconocimiento de un token debido a una errata (maxToken en lugar de maxTokens), se realiza una corrección rápida del mismo y se reejecuta la función para continuar con la prueba de chat, demostrando la importancia de los procesos de depuración en el desarrollo de software.
¿Cómo se estructura el proceso para resolver preguntas mediante la cadena?
El proceso general consiste en los siguientes pasos:
- Comenzar con una base de datos de documentación.
- Importar los documentos como objetos
documents en 'lanching'.
- Fragmentar los documentos con un splitter para mejor acceso.
- Convertir los fragmentos en valores numéricos mediante embeddings de OpenAI.
- Incluir estos valores en una base de datos vectorial como Chroma.
- Utilizar esta base para crear un
retriever.
- Crear una cadena que use el
query y un modelo de chat como GPT-3.5 Turbo para responder preguntas.
¿Qué más se puede agregar al modelo para mejorar la interacción?
Es factible agregar memoria al chatbot para que recuerde interacciones anteriores, lo cual puede enriquecer la capacidad de respuesta del modelo. Este tipo de características avanzadas y la forma de implementarlas se abordarán en clases posteriores, preparando el contexto para futuras innovaciones y aprendizajes.
