luhmann-chat es una prueba de concepto de una aplicación que usa RAG (Retrieval Augmented Generation) para chatear con una base de conocimiento específica, a saber, la teoría de los sistemas del sociólogo alemán Niklas Luhmann.
Esta aplicación cuenta con los siguientes componentes:
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Un servicio de almacenamiento (S3, Azure Blob Storage, etc.) para almacenar los archivos que representan parte de la obra de Niklas Luhmann en distintos idiomas (inglés, español y alemán).
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Una base de datos de vectores ó postgresql empleando la extensión pgvector.
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Una plataforma proveedora de los servicios de LLM o modelos opensource.
Implementar un RAG requiere completar los siguientes 8 pasos básicos:
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Ingerir los documentos.
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Dividir los documentos en trozos que puedan ser procesados por el LLM (Large Language Model).
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Convertir en tokens las cadenas de texto y contar los tokens para que calcen dentro del límite tolerado por la API del LLM.
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Crear embeddings de esos documentos ya reducidos en tamaño.
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Almacenar esos embeddings en una base de datos de vectores.
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Tomar el input del usuario y crear un embedding del mismo.
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Emplear algún algoritmo de similaridad para recuperar registros en la base de datos de vectores.
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Pasarle los resultados al modelo del LLM como contexto para producir una respuesta.
En desarrollo...
Este proyecto cuenta con un archivo devcontainer.json donde se definen las principales dependencias que el proyecto necesita para ejecutarse.
Basta sólo activar el entorno luhmann cuando se comience a trabajar y conectarse al REPL.
Ejecutar el script create_env.sh para crear el entorno virtual. Luego activar el entorno (asegúrese de crear una nueva terminal):
conda activate luhmann ó
source activate luhmannY finalmente conectarse al REPL.
- Necesitamos idear una forma de validar las lecturas del OCR
- Implementar retrievers?
- Crear interfaz para chat
- Crear pipeline para crear embedding de la consulta e inyectar en el modelo
- Probar creación de embeddings
- Guardado de embedding en Vector Store
- Crear interfaces y módulos para las distintas fases del proceso de recuperación
- Crear un envoltorio para la API de Cohere y cubrir los casos que deja fuera cohere-clojure. ¿Sustituir los llamados a cohere-clojure?
- Hay un bug extraño con los loaders: regresan una secuencia vacía a pesar de logear cada documento y tomarse el tiempo de procesamiento
- Crear un flujo asíncrono para el pipeline de ingestión
- Cohere ya tiene una versión 3 de su modelo políglota con una dimensión de 1024. Nos adaptamos al modelo 2 creando una tabla donde el campo correspondiente al embedding tiene 768 dimensiones. ¿Cómo adaptarnos al cambio si queremos cambiar de modelo?
Si obtienes una excepción al cargar documentos del tipo: ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory Debes instalar el siguiente paquete:
sudo apt install libgl1-mesa-glxEste desarrollo se inscribe dentro del proyecto de investigación Recursos computacionales para investigación en torno a la Teoría de Sistemas Sociales financiado por la Universidad de Flores (UFLO).
Copyright © 2023 Jrivero
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1: Esta imagen fue tomada del curso de DeepLearning.AI titulado Langchain Chat with your Data.