RAG using Llama3 Langchain and ChromaDB
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RAG usando Llama3, Langchain y ChromaDB
Este proyecto utiliza Llama3 Langchain y ChromaDB para establecer un sistema de generación aumentada de recuperación (RAG). Este sistema le permite hacer preguntas sobre sus documentos, incluso si la información no se incluyó en los datos de capacitación para el modelo de lenguaje grande (LLM). La generación aumentada de recuperación funciona realizando primero un paso de recuperación cuando se le presenta una pregunta. Este paso recupera documentos relevantes de una base de datos vectorial especial, donde se han indexado los documentos.
El modelo Llama3 previamente entrenado está ajustado con más de 15 billones de tokens y cuenta con entre 8 y 70 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de código abierto más potentes disponibles. Ofrece importantes avances con respecto al modelo anterior Llama2.
Este proyecto implementó con éxito una solución de recuperación de generación aumentada (RAG) aprovechando Langchain, ChromaDB y Llama3 como LLM. Para evaluar el rendimiento del sistema, utilizamos la Ley de IA de la UE de 2023. Los resultados demostraron que el modelo RAG ofrece respuestas precisas a las preguntas planteadas sobre la ley.
Trabajo futuro ⚡
Para mejorar aún más la solución, nos centraremos en perfeccionar la implementación de RAG. Esto implicará optimizar las incrustaciones de documentos y explorar el uso de arquitecturas RAG más complejas.
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