RAG Ingesta y Vectorizacion de Documentos

RAG Ingesta y Vectorizacion de Documentos

En este módulo abordaremos cómo preparar y transformar la información contenida en documentos (como PDF, TXT, Word y Excel) para que pueda ser utilizada en nuestro sistema RAG. El proceso se divide en dos fases principales: ingesta y vectorización.

3.1 Ingesta de Documentos

La ingesta de documentos consiste en la extracción y carga de datos desde diversos formatos hacia nuestro sistema. Este proceso incluye:

• Identificación de fuentes: Determinar qué documentos o bases de datos se utilizarán. Pueden ser archivos locales o documentos almacenados en la nube.
• Extracción de contenido: Usar librerías específicas para cada formato. Por ejemplo:
  • Para PDF: PyPDF2 o pdfplumber.
  • Para archivos TXT: Lectura directa con Python.
  • Para documentos Word: python-docx.
  • Para hojas de Excel: pandas o openpyxl.
• Normalización de datos: Convertir el contenido extraído a un formato homogéneo (por ejemplo, texto plano) para facilitar el procesamiento posterior.

3.2 Preprocesamiento y Limpieza de Datos

Antes de vectorizar, es importante limpiar y preprocesar el texto:

• Eliminación de ruido: Remover caracteres especiales, espacios innecesarios y formateo irregular.
• Tokenización: Dividir el texto en palabras o frases para facilitar la transformación.
• Normalización: Convertir el texto a minúsculas y eliminar stop words si es necesario.

3.3 Vectorización de Documentos

La vectorización es el proceso de convertir el texto en embeddings (representaciones numéricas) que capturan el significado semántico del contenido. Esto permite realizar búsquedas de similitud y recuperar la información relevante de manera eficiente.

• Modelos de Embeddings: Puedes utilizar modelos pre-entrenados de código abierto (como los basados en transformers) para generar embeddings.
• Integración con LangChain: La librería LangChain facilita la vectorización al proporcionar conectores y funciones para generar embeddings.
• Ejemplo de vectorización:

  
  from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
  
  # Inicializar el modelo de embeddings (puede ser un modelo open source compatible)
  embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="tu_api_key")
  
  # Convertir un texto en un vector
  texto = "Ejemplo de contenido del documento."
  vector = embeddings.embed_query(texto)
  print(vector)
          

3.4 Almacenamiento en una Base de Datos Vectorial

Una vez obtenidos los embeddings, se deben almacenar en una base de datos vectorial que permita realizar búsquedas por similitud. Algunas opciones open source incluyen:

• FAISS: Biblioteca de Facebook para búsquedas de similitud de alta velocidad.
• ChromaDB: Sistema de base de datos vectorial fácil de integrar con proyectos Python.
• Milvus: Plataforma escalable para almacenar y buscar grandes volúmenes de vectores.

El uso de una base de datos vectorial permite que, cuando un usuario realiza una consulta, el sistema pueda recuperar rápidamente los documentos más relevantes en función de la similitud semántica.

3.5 Integración del Proceso de Ingesta y Vectorización

Para integrar todo el proceso, se pueden seguir estos pasos:

1. Extraer el contenido de los documentos y normalizarlo.
2. Preprocesar y limpiar el texto para obtener información coherente.
3. Generar embeddings para cada fragmento o documento completo.
4. Almacenar los embeddings en la base de datos vectorial.
5. Configurar consultas para recuperar la información más relevante según las preguntas de los usuarios.

RAG Ingesta y Vectorizacion de Documentos

La ingesta y vectorización de documentos es fundamental para un sistema RAG, ya que permite transformar información diversa en datos estructurados y semánticamente ricos. Con estos pasos, se logra preparar la información de manera que el sistema pueda recuperar datos relevantes en tiempo real y alimentar al modelo generativo para obtener respuestas precisas.

En el siguiente módulo, abordaremos la Construcción del Flujo RAG, donde integraremos estos componentes para crear un pipeline que combine la recuperación y la generación de respuestas.

Indice del curso

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