¿Cómo se puede crear un retriever con Chroma?
La creación de un retriever con Chroma es un proceso dinámico y funcional que permite manejar consultas dentro de una base de datos vectorial. Para comenzar, se debe crear una variable de tipo retriever en Chroma. Esta variable empleará el método AskRetriever de la VectorStore en Chroma, donde el argumento más importante es K.
¿Qué es K?
- K se refiere al número de elementos que regresará el sistema como resultado de una consulta. Permite obtener los elementos más cercanos o parecidos a la búsqueda realizada.
Una vez configurado, el retriever está listo para formar parte de una cadena funcional, pudiendo realizar preguntas y retornar los fragmentos de texto en los documentos que más se asemejan a la consulta.
¿Cómo se construye una RetrievalQAWithSourcesChain?
Para enriquecer el desarrollo de un sistema que responde preguntas basadas en datos vectoriales, es esencial la clase RetrievalQAWithSourcesChain importada desde LangChain. A través de esta clase, se puede crear una cadena QA que además proporciona las fuentes de información correspondientes a cada respuesta.
Pasos para crear una QA Chain:
- Importación de la clase: Desde LangChain, traer
RetrievalQAWithSourcesChain.
- Creación de la cadena: Establezca una variable que instancia a
RetrievalQAWithSourcesChain.
- Configuración del tipo de cadena: Utilizar el método
fromChainType para definir el tipo de cadena deseada, como por ejemplo, el tipo Stuff.
- Incorporación del retriever: Utilizar el retriever de Chroma creado anteriormente para que la cadena busque la información allí.
¿Qué modelo de lenguaje usar para la interacción con datos?
Elegir el modelo adecuado de lenguaje es crucial para obtener respuestas naturales en una conversación. Se puede usar un modelo de tipo Chat, como GPT-3.5 Turbo, que viene optimizado para mantener conversaciones naturales, a diferencia de un modelo LLM convencional.
Configuración básica:
- Modelo ChatOpenAI: Importar y utilizar un modelo de tipo chat para crear una dinámica conversacional mejorada.
- OpenAI API Key: Proveer la llave API para poder acceder y utilizar el modelo.
- Temperatura del modelo: Configurar la temperatura a 0 para obtener respuestas estrictamente basadas en los datos proporcionados.
¿Cómo responder preguntas con un QA Chain?
Una vez configurada la cadena y el modelo de lenguaje, puedes comenzar a realizar preguntas sobre la información almacenada. Se puede emplear una cadena QA para obtener respuestas concisas y con fuentes claras.
Proceso de respuesta:
- Realiza una consulta: Introduce una pregunta y la cadena buscará en la base de datos Chroma los documentos más relevantes para la consulta.
- Modelo de Chat: Redacta la respuesta basándose en el contenido más relevante.
- Fuentes: Además de la respuesta, la cadena indica la procedencia del fragmento de texto utilizado para contestar.
El QA Chain with Sources proporciona una experiencia interactiva y robusta, capaz de manejar múltiples documentos y consultas, ideal para aplicaciones empresariales o de almacenamiento de información a gran escala.
¿Cómo afrontar el reto de crear tu propio sistema de preguntas y respuestas?
Ahora que conoces los pasos esenciales para crear y configurar un sistema retriever y QA Chain con Chroma y OpenAI, es momento de implementarlo en tus propios proyectos. Aquí tienes algunas recomendaciones para abordar este reto:
- Desarrolla tu base de datos: Si no lo has hecho, revisa la solución para crear una base de datos vectorial con Chroma.
- Intenta diferentes configuraciones: Experimenta con variadas configuraciones de modelos y cadenas para afinar tus resultados.
- Diversifica tus consultas: Haz preguntas sobre tus datos para explorar realmente la capacidad de respuesta del modelo y su precisión.
Finalmente, usa este conocimiento para divertirte y mejorar tus habilidades en el manejo de bases de datos vectoriales y modelos de lenguaje avanzado. ¡La práctica hará al maestro, y cada consulta te llevará un paso más allá en tu camino al éxito profesional!
