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Haga lo que hicimos en aula

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¡Hola Estudiante, espero que estés bien!

Parece que estás trabajando en una actividad de RAG avanzado con LangChain. Vamos a repasar algunos pasos clave que podrían ayudarte:

  1. Instalación de Dependencias:
    Asegúrate de tener instaladas todas las bibliotecas necesarias. En tu código, ya estás instalando langchain, langchain-pinecone, y pinecone.

  2. Carga de Documentos:

    • Usa Text Loader para archivos TXT.
    • Configura PDF Loader para extraer datos de archivos PDF.
    • Utiliza Web Loader y Directory Loader para cargar páginas web y directorios.
  3. Fragmentación de Documentos:

    • Implementa Text Splitter para dividir los documentos por conteo de caracteres.
    • Usa TickToken para división en tokens, ajustando el tamaño y solapamiento de fragmentos.
  4. Embeddings y Almacenamiento Vectorial:

    • Experimenta con modelos de embeddings de OpenAI y Hugging Face.
    • Almacena los fragmentos en una tienda vectorial en memoria o con FAISS.
    • Configura Pinecone para el almacenamiento en la nube, asegurándote de tener la API Key correcta.
  5. Búsqueda y Validación:

    • Realiza búsquedas de similitud con filtros y verifica los puntajes.

En tu código, ya estás configurando el modelo de embeddings y la conexión a Pinecone. Asegúrate de que semantic_hf_chunks esté correctamente definido antes de añadir documentos al vector_store.

Espero que estos pasos te ayuden a avanzar en tu actividad. ¡Bons estudios!