RAG LlamaIndex
v8.0
Este proyecto se centra en mejorar el chatbot de Documentos GPT mediante la introducción de varias características innovadoras en diferentes etapas de desarrollo, destinadas a mejorar la interacción del usuario, la precisión de la búsqueda y la calidad de la respuesta.
ChatBot con transmisión, memoria y fuentes : la versión inicial presenta transmisión para entrega de respuestas en tiempo real, memoria para conversaciones contextuales e indicación de fuente para mayor transparencia. Se utilizan tecnologías como Llama-index y Chainlit para facilitar una experiencia de chatbot más intuitiva e informativa.
Integración de Vector DB, recuperador híbrido e ingesta avanzada : las actualizaciones posteriores incluyen la integración de Pinecone para un manejo eficiente de datos vectoriales, un recuperador híbrido que combina métodos de vectores densos y dispersos para mejorar la relevancia de la búsqueda y técnicas de ingesta avanzadas para una mejor recuperación y procesamiento de documentos.
Reordenador, transformaciones de consultas y síntesis de respuestas : otras mejoras incorporan el reordenador Cohere para el reordenamiento semántico de documentos, transformaciones de consultas de varios pasos para el procesamiento detallado de consultas y métodos de síntesis de respuestas para generar respuestas más precisas y completas.
Evaluación - Generación - Optimización: Esta etapa implica la generación y evaluación sistemática del RAG en las siguientes métricas; corrección, relevancia, fidelidad y similitud de contexto.
Agente de detección de intenciones: integración de un agente para la detección efectiva de la intención del usuario, agilizando el proceso de consulta y permitiendo una recuperación de información más eficiente y precisa al redirigir las consultas a un modelo de lenguaje más compacto y rentable.
Interacción en tiempo real : implementa la transmisión para brindar respuestas rápidamente, mejorando la experiencia del usuario.
Memoria conversacional : emplea capacidades de memoria para proporcionar respuestas contextuales basadas en interacciones previas.
Transparencia de fuente : Indica el origen de las respuestas del chatbot, generando confianza en el usuario.
Manejo eficiente de datos : utiliza Pinecone para una gestión optimizada de datos vectoriales, lo que permite resultados de búsqueda más rápidos y relevantes.
Precisión de búsqueda mejorada : presenta un recuperador híbrido que combina metodologías de búsqueda densas y dispersas, ofreciendo resultados más precisos.
Procesamiento de documentos mejorado : incorpora técnicas de ingesta avanzadas para varios tipos de documentos, lo que mejora las capacidades de comprensión y recuperación del chatbot.
Reclasificación semántica : integra un reclasificador para ajustar los resultados de búsqueda en función de la relevancia semántica, lo que garantiza que las respuestas se alineen más estrechamente con las consultas de los usuarios.
Procesamiento avanzado de consultas : aplica transformaciones de consultas de varios pasos para dividir consultas complejas en partes manejables, lo que garantiza una exploración exhaustiva de las intenciones del usuario.
Generación de respuestas dinámicas : adopta múltiples métodos de síntesis de respuestas, adaptando las respuestas del chatbot a las necesidades del usuario y garantizando respuestas integrales y detalladas.
Este proyecto representa un enfoque integral para desarrollar un chatbot sofisticado capaz de interactuar en tiempo real, comprender el contexto y recuperar información precisa, manteniendo al mismo tiempo la transparencia y la confianza del usuario.
El orden podría cambiar y se podrían agregar puntos.
