Crearé un chatbot de IA rag para tus documentos con langchain y OpenAI

La mayoría de las empresas tienen una documentación excelente que nadie puede buscar. Yo creo chatbots RAG (retrieval-augmented generation) que responden preguntas de TUS documentos, con citas que remiten a la sección fuente para que los usuarios puedan verificar cada respuesta.

No solo conecto una API, también mido la calidad de recuperación. En mi propio estudio de caso publicado, el segmentado ingenuo en bloques de tamaño fijo solo recuperaba la sección correcta en el 34% de las preguntas de prueba. Después de cambiar a bloques de 300 caracteres con solapamiento y conciencia de sección, la recuperación alcanzó el 100% en un conjunto de evaluación de 32 preguntas. Ese ajuste es lo que diferencia una demo de algo en lo que puedes confiar.

Lo que obtienes:

• Pipeline completo: análisis de documentos, segmentación inteligente, embeddings, búsqueda por vectores
• Prompting fundamentado para que las respuestas sean fieles a tu contenido
• Una herramienta de evaluación que puedes volver a ejecutar con tus propias preguntas
• Una interfaz funcional (Gradio/Streamlit) que tu equipo puede probar de inmediato

Trabajo con Python usando LangChain, OpenAI y modelos de embeddings de código abierto (tus datos nunca tienen que salir de tu infraestructura si la privacidad es importante).

Envíame un mensaje con el tipo de documento y el caso de uso antes de ordenar. Te diré honestamente si RAG es la opción adecuada.