Construye un Chatbot Personalizado con tus Datos PDF (Google PaLM en Vertex AI)
Tabla de contenidos
- Introducción
- Paso 1: Configuración del chatbot personalizado
- Paso 2: Creación del conocimiento base
- Paso 3: Configuración de Elasticsearch
- Paso 4: Configuración de Google Cloud Storage
- Paso 5: Extracción de texto de los archivos PDF
- Paso 6: Creación de embeddings de texto
- Paso 7: Configuración de la tubería de Vertex AI
- Paso 8: Ejecución y prueba del chatbot
- Conclusiones
🤖 Construyendo un Chatbot Personalizado con Elasticsearch y Vertex AI
En este artículo, aprenderemos cómo construir un chatbot personalizado que pueda responder preguntas basadas en información de una base de conocimientos personal o empresarial. Específicamente, nos enfocaremos en cómo utilizar el sistema Palm AI, el modelo de lenguaje avanzado de Google, para alimentar nuestro chatbot personalizado.
Introducción
En el mundo actual, cada vez más empresas están adoptando chatbots como una forma efectiva de brindar soporte y asistencia a sus clientes. Sin embargo, muchos de estos chatbots se basan en bases de conocimientos estáticas que no pueden adaptarse ni responder preguntas más allá de lo que se les ha proporcionado previamente. En este sentido, construir un chatbot personalizado puede ser una solución más poderosa y versátil.
En los siguientes pasos, veremos cómo configurar cada componente necesario para construir nuestro chatbot personalizado y cómo integrar Elasticsearch, Google Cloud Storage y Vertex AI en el proceso. Este enfoque nos permitirá utilizar información de documentos no estructurados, como archivos PDF, de manera eficiente y semánticamente coincidente con las preguntas del chatbot.
Paso 1: Configuración del chatbot personalizado
El primer paso para construir nuestro chatbot personalizado es configurar el sistema Palm AI, que es el modelo de lenguaje avanzado de Google que utilizaremos para alimentar nuestro bot. Palm AI es capaz de comprender y generar texto en varios idiomas con un alto nivel de precisión y coherencia.
Paso 2: Creación del conocimiento base
El siguiente paso es crear una base de conocimientos que servirá como referencia para nuestro chatbot. Esta base de conocimientos puede ser tanto personal como empresarial, y debe contener información relevante y útil que el bot pueda utilizar para responder preguntas.
Paso 3: Configuración de Elasticsearch
Elasticsearch es una poderosa herramienta de búsqueda y análisis de datos que utilizaremos para almacenar nuestra base de conocimientos y realizar búsquedas semánticas. En este paso, configuraremos Elasticsearch y lo integraremos con nuestro chatbot para que pueda indexar y recuperar información de manera eficiente.
Paso 4: Configuración de Google Cloud Storage
Google Cloud Storage es un servicio de almacenamiento en la nube que utilizaremos para almacenar los archivos PDF que formarán parte de nuestra base de conocimientos. En este paso, configuraremos Google Cloud Storage y cargaremos los archivos PDF relevantes en un bucket de almacenamiento.
Paso 5: Extracción de texto de los archivos PDF
Una vez que nuestros archivos PDF estén almacenados en Google Cloud Storage, necesitaremos extraer el texto contenido en ellos para que nuestro chatbot pueda procesarlos y buscar respuestas en ellos. Utilizaremos el procesador Document AI de Google para realizar esta extracción de texto.
Paso 6: Creación de embeddings de texto
Los embeddings de texto son representaciones vectoriales de texto que capturan el significado y la semántica del mismo. En este paso, utilizaremos la API de embeddings de texto de Vertex AI para crear embeddings de nuestros textos extraídos y almacenarlos en Elasticsearch.
Paso 7: Configuración de la tubería de Vertex AI
En este paso, configuraremos una tubería de Vertex AI que combinará todos los componentes anteriores en un flujo de trabajo eficiente. La tubería de Vertex AI nos permitirá automatizar el proceso de indexación, extracción de texto y creación de embeddings, lo que facilitará el uso de nuestro chatbot personalizado.
Paso 8: Ejecución y prueba del chatbot
Una vez que todos los componentes estén configurados y funcionando correctamente, podremos ejecutar y probar nuestro chatbot personalizado. Utilizaremos diferentes preguntas y consultas para evaluar la capacidad de nuestro chatbot para responder con precisión y extraer información relevante de nuestra base de conocimientos.
Conclusiones
En este artículo, hemos explorado el proceso de construcción y configuración de un chatbot personalizado utilizando Elasticsearch y Vertex AI. Hemos visto cómo integrar estos componentes en un flujo de trabajo eficiente y cómo utilizar la base de conocimientos y los embeddings de texto para proporcionar respuestas semánticamente coincidentes con las preguntas del chatbot. Esperamos que este artículo te haya dado una idea clara de cómo construir tu propio chatbot personalizado y cómo aprovechar las herramientas y tecnologías disponibles para lograrlo.
Para obtener más información y detalles sobre la configuración de cada componente, puedes consultar los siguientes recursos:
¡Esperamos que hayas disfrutado de este artículo y que encuentres útil la información proporcionada!