Introducción a LangChain para principiantes: Generación de Respuestas Automatizada con Inteligencia Artificial
Introducción:
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchas industrias y campos de conocimiento, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Un área interesante dentro del NLP es la generación automatizada de respuestas (RAG), donde una IA genera respuestas a preguntas basadas en datos existentes o conocimiento previo. En este tutorial, te presentamos LangChain, una herramienta sencilla pero potente para principiantes interesados en el campo de la RAG.
Concepto:
LangChain es una biblioteca Python desarrollada por Mistral AI que permite crear modelos capaces de responder a preguntas utilizando datos existentes como base. Los modelos creados con LangChain funcionan mediante el procesamiento de texto y las búsquedas vectoriales en bases de datos previamente indexadas.
Componentes:
LangChain está compuesto por tres componentes principales: Chain of Thought (CoT), Indexer y Retriever. CoT es responsable de generar respuestas a preguntas mediante el procesamiento secuencial de información; Indexer crea índices sobre los datos existentes; Retriever busca información relevante en los índices creados por Indexer.
Ejemplo Mínimo:
Para empezar con LangChain, sigue estos pasos:
a) Instala las dependencias necesarias: pip install langchain.
b) Crea un archivo JSON con datos relevantes (preguntas y respuestas): data = {«questions»: [«What is the capital city of France?», «Who discovered America?»], «answers»: [«Paris», «Christopher Columbus»]}.
c) Carga los datos en una variable Python: import json; data = json.load(open(«data.json»)).
d) Crear un objeto Indexer: indexer = ms_indexer.Indexer().add_documents(data[«questions»], vectors=[]).
e) Crear un objeto Retriever: retriever = ms_retriever.Retriever(indexer=indexer).
f) Definir una función para responder a preguntas: def answer_question(question): return retriever.get_answer(question)[0].answer.
g) Pregunta a la IA: print(answer_question(«What is the capital city of France?»)).
h) Resultado esperado: «Paris»
Código Pseudo/Ejemplos:
from langchain import Chains, MSRetriever, MSIndexer
import json
Datos de entrada
data = {…}
# Json con preguntas y respuestas
Creación del indexer y retriever
indexer = MSIndexer().add_documents(data[«questions»], vectors=[])
retriever = MSRetriever(indexer=indexer)
Función principal para responder a preguntas
chains = Chains(retriever=retriever)
def answer_question(question): return chains.answer(question)[«answer»][0][«text»]
Prueba de la función principal
print(answer_question(«What is the capital city of France?»))
# Resultado esperado: «Paris»
Preguntas Frecuentes (FAQ):
a) ¿Qué tipos de datos pueden ser usados con LangChain? – Los datos pueden ser textuales o numericos, pero se recomienda convertirlos en texto antes de su uso.
b) ¿Cómo puedo ampliar el conocimiento de mi modelo? – Puedes agregar más datos al archivo JSON para expandir el conocimiento del modelo.
c) ¿Es posible personalizar las respuestas? – Sí, puede modificar el formato de las respuestas mediante la definición de plantillas personalizadas.