Este bot se desarrolló empleando bibliotecas como LangChainAI, bases de datos vectoriales y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (Large Language Models, LLM).
Los pasos que seguimos son los siguientes:
Inicialmente, preprocesamos los datos a los que queríamos que el bot accediera de manera semántica, en este caso, la información relacionada con el evento.
Estos datos preprocesados se someten luego a un modelo de vectorización, también conocido como embeddings.
Para simplificar, este proceso transforma el texto, dotándolo de un significado semántico en un formato numérico. Estos son los vectores que se generan.Posteriormente, almacenamos estos vectores en una base de datos especializada, como Pinecone.
Una vez que los datos están en una base de datos de vectores, podemos solicitar a un LLM que establezca las conexiones semánticas entre la entrada proporcionada por el usuario y la base de datos de vectores.
De esta forma, el LLM es capaz de discernir y relacionar las significancias entre el input humano y los datos almacenados en la base de datos de vectores.
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Chat de inteligencia artificial con base de datos de vector.
Creado por Brain Factory para Virtuality LATAM 2023.
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