Construye un sistema de preguntas y respuestas altamente escalable

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Escoger la base de datos adecuada
3. Kendra: una solución escalable de base de datos vectorial
4. Paso 1: Configuración de Aster DB
5. Paso 2: Instalación de las bibliotecas necesarias
6. Paso 3: Creación de un token de aplicación en Astra DB
7. Paso 4: Carga del paquete seguro de Astra DB
8. Paso 5: Configuración del clúster de Cassandra
9. Paso 6: Configuración del proveedor de LLM
10. Paso 7: Descarga de archivos de texto
11. Paso 8: Creación de una conexión a la base de datos
12. Paso 9: Creación del índice y carga de datos
13. Paso 10: Consulta de preguntas y respuestas
14. Paso 11: Carga de documentos adicionales
15. Paso 12: Consulta de preguntas y respuestas actualizada
16. Consideraciones finales
17. Recursos adicionales

Construyendo un sistema escalable de preguntas y respuestas con Cassandra y Kendra

En este Tutorial, aprenderemos cómo construir un sistema de preguntas y respuestas totalmente escalable utilizando Cassandra como base de datos y Kendra como base de datos vectorial. Construir una solución de inteligencia artificial generativa escalable siempre es un desafío, y es crucial elegir la base de datos vectorial adecuada. Kendra ha estado en el mundo de las bases de datos durante mucho tiempo y tiene una base sólida para ser una base de datos vectorial escalable.

Introducción

La escalabilidad es un aspecto esencial al desarrollar un sistema de preguntas y respuestas que pueda manejar grandes volúmenes de datos y consultas simultáneas. En este tutorial, utilizaremos Aster DB junto con Cassandra para construir un sistema totalmente escalable de preguntas y respuestas.

Escoger la base de datos adecuada

La elección de la base de datos adecuada es crucial para construir un sistema de preguntas y respuestas escalable. Kendra es una solución que combina la potencia de Cassandra y Aster DB para proporcionar una base de datos vectorial altamente escalable.

Kendra: una solución escalable de base de datos vectorial

Kendra es una solución de base de datos vectorial que tiene una base sólida para ser una base de datos escalable. Con su integración con Aster DB, Kendra proporciona una base de datos vectorial altamente escalable.

Paso 1: Configuración de Aster DB

Antes de comenzar, asegúrese de haber creado una base de datos en Data Stacks y una base de datos Vector para construir su aplicación de inteligencia artificial o agente. Seleccione un nombre de base de datos único y un nombre de espacio de claves. A continuación, seleccione el proveedor de servicio en la nube de su preferencia y la región. Una vez que haya creado la base de datos, estará lista para su uso.

Paso 2: Instalación de las bibliotecas necesarias

Para este tutorial, utilizaremos Google Collab, que está optimizado para usar OpenAI, GCP y Microsoft Azure. Asegúrese de instalar las bibliotecas necesarias, como Lang Chain y Casio, que nos ayudarán a conectarnos a la base de datos Cassandra.

Paso 3: Creación de un token de aplicación en Astra DB

Antes de continuar, asegúrese de tener un token de aplicación y el nombre del espacio de claves que creó anteriormente en Astra DB. Después de crear estos, ingréselos en la configuración para establecer la conexión con la base de datos.

Paso 4: Carga del paquete seguro de Astra DB

A continuación, debe descargar el paquete seguro de Astra DB desde su panel de control de Data Stacks. Guarde el archivo zip en su entorno de Google Collab y cárguelo en el notebook.

Paso 5: Configuración del clúster de Cassandra

En este paso, configuraremos el clúster de Cassandra utilizando el código proporcionado. Esto establecerá la conexión con la base de datos y asegurará que todo esté listo para su uso.

Paso 6: Configuración del proveedor de LLM

En este punto, deberá especificar el proveedor de LLM que desea usar. En este tutorial, utilizaremos OpenAI. Asegúrese de obtener y configurar correctamente la clave de API de OpenAI.

Paso 7: Descarga de archivos de texto

Para este tutorial, utilizaremos archivos de texto proporcionados por la documentación de Lang Chain. Descargue los archivos de texto y guárdelos en una carpeta llamada "text".

Paso 8: Creación de una conexión a la base de datos

En este paso, estableceremos la conexión a la base de datos Cassandra utilizando el código proporcionado. Esto nos permitirá interactuar con la base de datos y realizar consultas.

Paso 9: Creación del índice y carga de datos

En esta sección, crearemos un índice y cargaremos los datos correspondientes en nuestra base de datos. Esto nos permitirá realizar búsquedas y consultas en el sistema de preguntas y respuestas.

Paso 10: Consulta de preguntas y respuestas

Una vez que hayamos cargado los datos en la base de datos, podremos hacer preguntas y obtener respuestas utilizando el código proporcionado. Podremos verificar las respuestas y verificar la fuente de la información.

Paso 11: Carga de documentos adicionales

Si deseamos cargar más documentos en nuestra base de datos, simplemente podemos cargar los archivos de texto adicionales y ejecutar el código correspondiente. Esto nos permitirá tener más contexto y obtener respuestas más precisas.

Paso 12: Consulta de preguntas y respuestas actualizada

Después de cargar documentos adicionales, podremos hacer nuevas preguntas y obtener respuestas actualizadas. El sistema ahora tiene datos de ambos documentos y puede proporcionar respuestas más completas y precisas.

Consideraciones finales

En este tutorial, hemos aprendido cómo construir un sistema de preguntas y respuestas altamente escalable utilizando Cassandra y Kendra. Hemos configurado la base de datos, cargado los datos, realizado consultas y obtenido respuestas. Es importante tener en cuenta que la calidad de los documentos cargados es esencial para obtener respuestas precisas.

Recursos adicionales

• Enlace a Google Collab
• Enlace a Data Stacks