Implementación de un Chatbot para Truora con RAG y Telegram
Mi Proyecto con RAG: Creando un Agente de IA con OpenAI y Supabase
Continuando con las clases de Lab10.ai, esta vez el objetivo fue crear un workflow que implementa RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta técnica es fundamental para darle un contexto específico y controlado a un modelo de lenguaje (LLM), permitiéndole responder preguntas basadas en una fuente de conocimiento propia.
El proceso inicia dividiendo todo el contenido en fragmentos más pequeños, una técnica conocida como 'Chunking'. Inmediatamente después, cada uno de estos chunks se transforma en 'embeddings', que son representaciones numéricas en forma de vector. Estos vectores capturan la esencia semántica del texto.
El algoritmo utiliza estos embeddings para mapear frases a coordenadas dentro de un espacio vectorial de alta dimensionalidad. Por ejemplo, para la frase 'El perro ladra', se pueden generar unas 384 dimensiones. Cada número en el vector es una coordenada que define una faceta del significado. La combinación de todas posiciona la frase en un 'mapa' de significados, donde frases similares como 'El can está ladrando' se ubican muy cerca, mientras que conceptos no relacionados como 'La silla es azul' quedan muy distantes.
Implementación del Proyecto: De la Web a Telegram
Para este proyecto en particular, la fuente de datos fue el contenido del sitio web de Truora Inc. Realizamos Web Scraping para extraer la información, que luego fue procesada. Transformamos el contenido en embeddings utilizando los modelos de OpenAI y posteriormente lo almacenamos en una base de datos vectorial en Supabase.
Con la base de conocimiento ya creada y accesible, el paso final fue implementar un agente en Telegram. Este bot opera un sistema de preguntas y respuestas que consulta los vectores en Supabase para encontrar la información más relevante y responder de manera precisa.
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