¡Hola y bienvenido/a a este mini-proyecto de tres partes donde construiremos un chatbot con RAG completo desde cero!
¿Qué es RAG? Son las siglas de Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). Es una técnica increíblemente potente que permite a los modelos de IA responder preguntas basándose en tus propios documentos y datos.
El flujo de trabajo es simple: primero, procesamos y almacenamos el conocimiento de nuestros documentos. Luego, nuestra IA utiliza ese conocimiento almacenado para responder preguntas de manera precisa.
Al final de esta serie, tendrás un chatbot funcional capaz de responder preguntas sobre cualquier documento que le proporciones.
En este primer vídeo, nos centraremos en los dos primeros y más fundamentales pasos: la carga de documentos y la división del texto.
Paso 1: El Cargador de Archivos (File Loader)
Este componente es la puerta de entrada. Es el responsable de leer tus documentos e introducirlos en el sistema.
- Crea un nuevo flujo de chat y guárdalo con un nombre como
Chatbot RAG. - Haz clic en
+ Add Nodes->Document Loaders. - Arrastra el nodo
File Loaderal lienzo.- Este nodo es muy versátil y soporta PDF, archivos de texto, documentos de Word y más.
- Puedes subir un archivo directamente haciendo clic en el botón
Upload File. Para este proyecto, sube un documento de ejemplo que quieras usar (puede ser un informe, un artículo, etc.).
Paso 2: El Divisor de Texto (Text Splitter)
Una vez que el documento está cargado, necesitamos dividirlo en trozos más pequeños y manejables.
¿Por qué es esto tan importante?
- Límites de Contexto: Los modelos de IA tienen un límite en la cantidad de texto que pueden procesar de una sola vez (la «ventana de contexto»). Un documento largo no cabe entero.
- Precisión: Al buscar información para responder una pregunta, es mucho más eficiente y preciso buscar en pequeños fragmentos relevantes que en un documento entero.
Vamos a añadir el divisor más recomendado para la mayoría de los casos:
- Ve a
+ Add Nodes->Text Splitters. - Arrastra el nodo
Recursive Character Text Splitteral lienzo.- Este divisor es inteligente: intenta dividir el texto primero por saltos de párrafo, luego por saltos de línea y finalmente por espacios, tratando de mantener la estructura semántica del texto.
Configuración del Divisor
El nodo tiene dos parámetros clave ya configurados:
- Chunk Size (Tamaño del Fragmento):
1000(caracteres). Este es un buen punto de partida que ofrece un equilibrio entre tener suficiente contexto en cada fragmento sin ser demasiado grande. - Chunk Overlap (Solapamiento de Fragmentos):
200(caracteres). ¡Esto es crucial! Significa que el final de un fragmento se solapará con el principio del siguiente. Esto evita que una idea importante que justo cae en el corte entre dos fragmentos se pierda.
Los ajustes por defecto son excelentes para empezar, pero puedes modificarlos según la naturaleza de tus documentos.
Paso 3: Conectar y Entender la Salida
- Conecta la salida del
File Loadera la entrada delRecursive Character Text Splitter. - Haz clic en el nodo del divisor. Verás que la salida está configurada como
Documents. Esto es exactamente lo que necesitamos. Significa que la salida no es solo texto plano, sino una lista de «documentos» (los fragmentos) que contienen tanto el contenido de la página como sus metadatos. Esto será vital para el siguiente paso.
Conclusión y Próximos Pasos
¡Felicidades! Has completado con éxito la primera fase de nuestro proyecto RAG. Ya hemos configurado la carga de documentos y el procesamiento de texto.
Guarda siempre tu flujo de trabajo.
En el próximo vídeo, tomaremos estos fragmentos de texto y los convertiremos en embeddings (vectores numéricos) para almacenarlos en una base de datos vectorial, permitiendo que nuestra IA pueda buscar en ellos de forma increíblemente rápida y eficiente.
¡Mantente atento/a y te veo en la próxima lección!