Sumarización y preguntas y respuestas con Langchain y Chromadb

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Sumarización y preguntas y respuestas con Langchain y Chromadb

Contenido del artículo:

  1. Introducción
  2. Sumarización con load-summarize-chain
  3. Evitar errores de codificación al cargar documentos
  4. Seguimiento de los tokens utilizados
  5. Preguntas y respuestas con Stuff-M-Ay-Producción
  6. Tipos de cadenas de map-reduce y map-re-rank usando Vector DBQA
  7. Uso de Chroma como almacén de vectores
  8. Personalización de las consultas con prompts personalizados
  9. Uso de Load-qa-Chain para consultas fuera de la cadena
  10. Generación de datos equivalentes con Stuff-May-Producción
  11. Pros y contras de las diferentes técnicas de sumarización y preguntas y respuestas

Introducción

En este artículo, exploraremos cuatro archivos diferentes para aprender cómo hacer sumarización utilizando load-summarize-chain. Aprenderemos a evitar errores de codificación al cargar documentos y a llevar un seguimiento de los tokens que se están utilizando. También realizaremos preguntas y respuestas usando Stuff-May-Production y map-re-rank chain types utilizando Vector DBQA, mientras utilizamos Chroma como almacén de vectores, que es súper rápido y reemplaza archivos. Aprenderemos cómo hacer prompts personalizados y a usar load-QA-chain, que realiza las consultas fuera de la cadena, manteniendo a su vez el encadenamiento. En el artículo, también se incluirán todos los enlaces relevantes en la descripción.

Sumarización con load-summarize-chain

Comenzaremos con una demostración de la sumarización utilizando el archivo space.json, que es un artículo de Wikipedia sobre el espacio. Ejecutaremos el load-summarize-chain sobre él utilizando map-reduce, mientras llevamos un registro de los tokens utilizados. Una vez completado el proceso, obtendremos un resumen del artículo. El total de tokens utilizados fue de 6400, lo cual es aproximadamente equivalente a 14 o 15 centavos.

Pros:

  • Rápido y eficiente para realizar sumarizaciones.
  • Permite el control y seguimiento de los tokens utilizados.

Contras:

  • Requiere dividir el texto en chunks, lo que puede ser complicado dependiendo del tamaño y formato del documento.

Evitar errores de codificación al cargar documentos

Al cargar archivos, es posible que nos encontremos con errores de codificación. Para evitar esto, podemos utilizar la codificación y decodificación de ASCII en UTF-8. Esto nos asegurará que el archivo se abra y se cargue correctamente. En nuestro caso, hemos utilizado esta técnica para cargar el archivo space.json sin problemas.

Seguimiento de los tokens utilizados

Cuando trabajamos con grandes cantidades de texto y hacemos uso de técnicas de NLP, es importante llevar un seguimiento de los tokens utilizados. Esto nos permite tener un control preciso sobre los recursos utilizados y optimizar nuestro flujo de trabajo. En el caso de la sumarización con load-summarize-chain, hemos utilizado la función get_openai_callback para imprimir el número total de tokens utilizados en el proceso.

Preguntas y respuestas con Stuff-May-Producción

Para realizar preguntas y obtener respuestas, hemos utilizado el método Stuff-May-Producción. Este método nos permite hacer consultas a través de Vector DBQA y obtener respuestas precisas a nuestras preguntas. También hemos utilizado Chroma como nuestro almacén de vectores para acelerar el proceso de búsqueda y reemplazar archivos.

Tipos de cadenas de map-reduce y map-re-rank usando Vector DBQA

Existen diferentes tipos de cadenas de map-reduce y map-re-rank que se pueden utilizar en combinación con Vector DBQA. Estas cadenas nos permiten ajustar y personalizar nuestro flujo de trabajo según nuestras necesidades específicas. Las cadenas de map-reduce se encargan de reducir cada fragmento de texto antes de realizar la sumarización final, mientras que las cadenas de map-re-rank buscan clasificar las respuestas obtenidas mediante un proceso de búsqueda por similitud.

Uso de Chroma como almacén de vectores

Chroma es un almacén de vectores de alto rendimiento que nos proporciona una gran velocidad y eficiencia en nuestros procesos de búsqueda y recuperación de información. Hemos utilizado Chroma como nuestro almacén de vectores en este artículo para acelerar el proceso de búsqueda y reemplazar archivos de manera eficiente.

Personalización de las consultas con prompts personalizados

Una característica interesante de las herramientas utilizadas es la capacidad de personalizar nuestras consultas utilizando prompts personalizados. Esta personalización nos permite adaptar el sistema a nuestras necesidades específicas y obtener respuestas más precisas y relevantes. Al utilizar promts personalizados, podemos controlar el contexto, la pregunta y las variables de entrada para obtener resultados óptimos.

Uso de Load-QA-Chain para consultas fuera de la cadena

Al utilizar Load-QA-Chain, podemos realizar consultas fuera de la cadena, lo que nos brinda mayor flexibilidad y control sobre el proceso de consulta. En este caso, hemos utilizado Load-QA-Chain para realizar consultas utilizando los documentos devueltos por la búsqueda de similitud, lo que nos permite una mayor personalización y capacidad de respuesta.

Generación de datos equivalentes con Stuff-May-Producción

Otra funcionalidad interesante que hemos explorado es la generación de datos equivalentes utilizando el método Stuff-May-Producción. Esto nos permite generar datos adicionales que son equivalentes en contexto y significado a los datos originales. Esto puede ser útil en diversos casos, como la ampliación de conjuntos de datos o la generación de ejemplos adicionales para tareas de aprendizaje automático.

Pros:

  • Permite generar rápidamente datos equivalentes para proyectos de aprendizaje automático.
  • Amplía los conjuntos de datos disponibles para entrenamiento.

Contras:

  • Puede generar datos redundantes o poco relevantes si no se utiliza adecuadamente.

Pros y contras de las diferentes técnicas de sumarización y preguntas y respuestas

En este artículo hemos explorado diferentes técnicas de sumarización y preguntas y respuestas, cada una con sus propias ventajas y desventajas. Algunas técnicas, como load-summarize-chain, son rápidas y eficientes para realizar sumarizaciones, pero requieren dividir el texto en chunks. Otras técnicas, como load-QA-chain, permiten consultas fuera de la cadena para mayor flexibilidad, pero pueden requerir un mayor tiempo de procesamiento.

En resumen, las técnicas presentadas en este artículo son herramientas poderosas que nos permiten realizar sumarizaciones y responder preguntas de manera eficiente. La elección de la técnica adecuada dependerá de las necesidades y requisitos específicos de cada proyecto.

FAQ

Q: ¿Cuánto tiempo se tarda en cargar y procesar un documento con load-summarize-chain? A: El tiempo de carga y procesamiento de un documento con load-summarize-chain puede variar dependiendo del tamaño y formato del documento. En general, load-summarize-chain es bastante rápido y puede procesar documentos en cuestión de segundos.

Q: ¿Es posible personalizar los prompts utilizados en la generación de respuestas con Vector DBQA? A: Sí, es posible personalizar los prompts utilizados en la generación de respuestas con Vector DBQA. Esto nos permite adaptar las consultas a nuestras necesidades específicas y obtener respuestas más precisas y relevantes.

Q: ¿Es posible utilizar otros almacenes de vectores en lugar de Chroma? A: Sí, es posible utilizar otros almacenes de vectores en lugar de Chroma. Sin embargo, Chroma es conocido por su velocidad y eficiencia, por lo que se recomienda su uso para obtener los mejores resultados en términos de tiempo de procesamiento.

Q: ¿Es posible utilizar load-QA-chain para consultas dentro de la cadena en lugar de consultas fuera de la cadena? A: Sí, load-QA-chain puede ser utilizado tanto para consultas dentro de la cadena como para consultas fuera de la cadena. La elección de utilizarlo dentro o fuera de la cadena dependerá de las necesidades específicas de cada proyecto y del grado de control que se desee tener sobre el proceso de consulta.

Q: ¿Es necesario llevar un seguimiento de los tokens utilizados en el proceso de sumarización? A: Sí, es recomendable llevar un seguimiento de los tokens utilizados en el proceso de sumarización. Esto nos permite tener un control preciso sobre los recursos utilizados y optimizar nuestro flujo de trabajo. Para ello, se puede utilizar la función get_openai_callback para obtener información sobre el número total de tokens utilizados.

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