El ebook “Python para IA – Proyectos Prácticos 1” de Claudio Bottini se centra en la creación de aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) utilizando Python.
Aborda desde la teoría básica hasta la implementación práctica de chatbots que pueden interactuar con archivos PDF, empleando bases de datos vectoriales, modelos de lenguaje avanzados y herramientas modernas como LangChain, ChromaDB y Streamlit.
Autor: Claudio Bottini
Fundamentos de RAG y Modelos de Lenguaje
El ebook introduce el concepto de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), explicando cómo los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden beneficiarse de bases de conocimiento externas para mejorar la precisión de sus respuestas.
Se presentan los principales desafíos de los LLM, como las alucinaciones y el conocimiento obsoleto, y cómo RAG ayuda a mitigar estos problemas. Además, se describen técnicas de fragmentación de documentos para optimizar la recuperación de información relevante, incluyendo métodos de fragmentación fija, recursiva y semántica.
Se conoce como marco RAG al proceso completo desde obtener los datos externos hasta que el modelo genera una respuesta usándolos o no.
Bases de Datos Vectoriales y ChromaDB
El texto explora las bases de datos vectoriales y su ventaja sobre las bases de datos tradicionales, destacando su capacidad para gestionar información no estructurada. Se profundiza en el uso de ChromaDB, una base de datos especializada en la indexación y recuperación de documentos mediante embeddings vectoriales.
Se explica cómo las incrustaciones vectoriales convierten textos en representaciones numéricas para facilitar la búsqueda de información relevante. El ebook también compara ChromaDB con otras soluciones y presenta LangChain como un framework clave para la gestión de datos en aplicaciones RAG.
Si pensamos en nuestra analogía de la biblioteca digital, podríamos considerar el modelo de incrustación como el proceso de clasificación de un libro según su género y otros atributos.
Implementación de un RAG Local con ChromaDB y Ollama
Se describe un enfoque práctico para desarrollar una solución RAG local, combinando ChromaDB y Ollama, una plataforma que facilita la ejecución de modelos LLM en dispositivos locales. Se detallan los pasos para instalar y configurar ChromaDB, así como los comandos necesarios para gestionar modelos en Ollama.
Además, se ilustra la creación de una base de datos vectorial, la indexación de documentos PDF y la búsqueda de información utilizando consultas semánticas. El objetivo es construir una solución eficiente que permita recuperar información específica de documentos sin necesidad de entrenar modelos desde cero.
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un enfoque que mejora las capacidades de los modelos de IA generativos, en particular, los modelos de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés).
Desarrollo de Interfaces Web y Aplicaciones Prácticas
La publicación también explora la creación de interfaces web interactivas con Streamlit, permitiendo a los usuarios interactuar fácilmente con el sistema RAG. Se explica cómo optimizar los resultados generados por los modelos ajustando umbrales de similitud y filtrado de respuestas.
Se presentan aplicaciones prácticas de RAG, como asistentes virtuales para empresas, chatbots de atención al cliente y motores de búsqueda personalizados. Con ejercicios prácticos y material adicional, el libro proporciona herramientas para implementar soluciones adaptadas a necesidades específicas en proyectos reales de inteligencia artificial.
A medida que los proyectos de inteligencia artificial evolucionan desde el desarrollo hasta la implementación en el mundo real, surge la necesidad de proporcionar formas más accesibles para interactuar con ellos. Las aplicaciones web y las APIs son una respuesta a esta necesidad.
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